1.在jupyter notebook中，可使用try...except块捕获异常，并通过traceback.format_exception格式化异常信息；2.使用ipython.excepthook定义全局异常处理函数custom_exception_handler，设置sys.excepthook实现未捕获异常的统一处理；3.通过ipython.display.html将异常信息渲染为html，实现高亮显示效果；4.利用traceback.extract_stack提取堆栈信息并限制输出层数，保留关键部分提升可读性；5.使用logging模块配置日志记录，将异常信息写入文件以便后续分析。
在Jupyter Notebook中，定制异常的可视化输出格式，简单来说，就是让你看到的报错信息更清晰、更友好，而不是一堆难以理解的堆栈信息。
定制异常可视化输出，让调试更高效。
如何捕获和格式化异常？
在Jupyter Notebook里，最直接的方法就是使用try...except块。但仅仅捕获异常还不够，我们需要对异常信息进行格式化。可以自定义一个函数，专门用于格式化异常信息，然后在except块中调用它。
import traceback
def format_exception(e):
"""格式化异常信息，使其更易读。"""
exception_list = traceback.format_exception(None, e, e.__traceback__)
exception_string = "".join(exception_list)
return exception_string
try:
1 / 0
except Exception as e:
formatted_exception = format_exception(e)
print(formatted_exception)这段代码的核心在于traceback.format_exception，它能将异常信息转换为一个字符串列表，方便我们进行后续处理。当然，你也可以根据自己的需求，添加更多的格式化逻辑，比如高亮显示关键信息。
使用IPython.excepthook定制全局异常处理
如果想对所有未捕获的异常进行统一处理，可以使用IPython.excepthook。这允许你定义一个全局的异常处理函数，当程序出现未捕获的异常时，会自动调用该函数。
import sys
from IPython.core import ultratb
def custom_exception_handler(shell, etype, evalue, tb, tb_offset=None):
"""自定义全局异常处理函数。"""
shell.showtraceback((etype, evalue, tb), tb_offset=tb_offset) # 默认行为
print("发生了一个错误！请检查你的代码。")
import IPython
IPython.get_ipython().pt_show_in_pager = False # 关闭分页
sys.excepthook = custom_exception_handler这里，我们首先定义了一个custom_exception_handler函数，它接收异常类型、异常值、堆栈信息等参数。在这个函数里，你可以做任何你想做的事情，比如记录日志、发送邮件、或者显示更友好的错误提示。然后，我们将sys.excepthook设置为这个自定义函数，这样，所有的未捕获异常都会经过它的处理。关闭分页是为了防止在控制台输出过多信息。
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如何在Jupyter Notebook中高亮显示异常信息？
仅仅是格式化异常信息还不够，如果能高亮显示关键信息，那就更好了。可以使用IPython.display模块来实现这一点。
from IPython.display import HTML, display
def format_exception_html(e):
"""格式化异常信息为HTML，并高亮显示关键信息。"""
exception_list = traceback.format_exception(None, e, e.__traceback__)
exception_string = "".join(exception_list)
# 使用HTML标记高亮显示
html = f"{exception_string}"
return html
try:
1 / 0
except Exception as e:
html_exception = format_exception_html(e)
display(HTML(html_exception))这段代码将异常信息格式化为HTML，并使用红色高亮显示。IPython.display.HTML可以将HTML代码渲染到Jupyter Notebook中，从而实现高亮显示的效果。你可以根据自己的喜好，修改HTML样式，比如改变颜色、字体、背景等等。
如何在Jupyter Notebook中隐藏部分堆栈信息？
有时候，堆栈信息太长，我们只想看到最关键的部分。可以使用traceback模块的extract_stack函数来提取堆栈信息，并只显示最后几层。
import traceback
def format_exception_short(e):
"""格式化异常信息，只显示最后几层堆栈信息。"""
extracted_stack = traceback.extract_stack()
# 只显示最后3层堆栈信息
formatted_stack = extracted_stack[-3:]
formatted_lines = traceback.format_list(formatted_stack)
exception_string = "".join(formatted_lines) + repr(e)
return exception_string
try:
def inner_function():
raise ValueError("Something went wrong")
def outer_function():
inner_function()
outer_function()
except Exception as e:
formatted_exception = format_exception_short(e)
print(formatted_exception)这里，我们使用traceback.extract_stack提取堆栈信息，然后只保留最后3层。traceback.format_list将堆栈信息格式化为字符串列表，方便我们进行后续处理。
如何在Jupyter Notebook中记录异常日志？
除了显示异常信息，记录异常日志也是一个好习惯。可以使用logging模块来实现这一点。
import logging
# 配置日志
logging.basicConfig(filename='error.log', level=logging.ERROR,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
try:
1 / 0
except Exception as e:
logging.error(f"An error occurred: {e}")
print("An error occurred. See error.log for details.")这段代码将异常信息记录到error.log文件中。logging.basicConfig用于配置日志，可以设置日志文件名、日志级别、日志格式等等。logging.error用于记录错误信息。
