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Python异常输出美化工具PrettyErrors如何使用?

冷炫風刃

冷炫風刃

发布时间:2025-11-23 18:28:02

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来源于php中文网

原创

PrettyErrors 可美化 Python 异常输出,提升调试效率。安装后导入并配置,可高亮代码、显示变量值、过滤无关堆栈,支持自定义颜色与日志集成,建议仅在开发环境使用。

python异常输出美化工具prettyerrors如何使用?

PrettyErrors 是一个让 Python 异常信息更清晰、美观的第三方库,特别适合开发调试时快速定位错误。它能高亮代码、过滤无关堆、显示变量值,大幅提升可读性。

安装 PrettyErrors

使用 pip 安装即可:

pip install pretty-errors

基本使用方法

安装后只需在脚本开头导入并启用:

import pretty_errors
pretty_errors.configure(display_timestamp=False, display_link=True)

之后所有异常都会自动以美化格式输出,无需修改原有代码逻辑。

自定义输出样式

可通过 configure() 方法调整显示内容:

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

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下载
  • display_timestamp:是否显示时间戳
  • display_link:是否显示文件链接(在支持的终端中可点击跳转)
  • separator_character:分隔符字符,默认是 '-'
  • filename_color:文件名颜色,如 pretty_errors.RED
  • line_number_color:行号颜色
  • code_color:代码文本颜色
  • exception_color:异常名称颜色

例如设置红色异常名和绿色代码:

pretty_errors.configure(
    exception_color=pretty_errors.RED,
    code_color=pretty_errors.GREEN
)

与日志系统集成

如果使用 logging 模块,可以将 PrettyErrors 的格式化器加入 handler:

import logging
from pretty_errors import PrettyErrorsFormatter

handler = logging.StreamHandler()
handler.setFormatter(PrettyErrorsFormatter())
logging.getLogger().addHandler(handler)

注意事项

PrettyErrors 主要用于开发环境,不建议在生产环境中启用,以免暴露敏感路径或变量信息。可通过环境判断控制是否加载:

if os.getenv('DEBUG'):
    import pretty_errors
    pretty_errors.configure()
基本上就这些,简单易用,能显著提升调试效率。

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