应用程序失败，服务器失败迟早你会看到生产中的例外情况。即使您的代码100％正确，您仍会不时看到异常。为什么？因为所涉及的一切都会失败。以下是一些完美的代码可能导致服务器错误的情况：
- 客户端提前终止了请求，应用程序仍然从传入的数据中读取
- 数据库服务器挂了，无法处理查询
- 文件系统已满
- 一个硬盘崩溃了
- 一个后端服务器挂了
- 正在使用的库中出现了编程错误
- 服务器与另一个系统的网络连接失败
这只是您可能面临的一小部分问题。那么我们如何处理这类问题呢？默认情况下，如果您的应用程序在生产模式下运行，Flask将为您显示一个非常简单的页面，并将异常记录到 logger 中。
但是你可以做的更多，我们将介绍一些更好的设置来处理错误。
错误记录工具
如果有足够多的用户遇到错误并且通常从不查看日志文件，那么发送错误邮件（即使仅针对关键邮件）也会变得无法控制。这就是我们建议使用Sentry处理应用程序错误的原因。它可以在GitHub上作为开源项目使用，也可以作为托管版本使用，您可以免费试用。Sentry聚合重复错误，捕获完整堆栈跟踪和本地变量以进行调试，并根据新错误或频率阈值向您发送邮件。
要使用Sentry，您需要安装具有额外Flask依赖性的raven客户端：
pip install raven[flask]
然后将其添加到Flask应用中：
from raven.contrib.flask import Sentry
sentry = Sentry(app, dsn='YOUR_DSN_HERE')
或者，如果您正在使用工厂，您也可以稍后启动它：
from raven.contrib.flask import Sentry
sentry = Sentry(dsn='YOUR_DSN_HERE')
def create_app():
app = Flask(__name__)
sentry.init_app(app)
...
return app
需要使用从Sentry安装获得的DSN值替换YOUR_DSN_HERE值。
之后故障会自动报告给Sentry，您可以从那里收到错误通知。
错误处理程序
您可能希望在发生错误时向用户显示自定义错误页面。这可以通过注册错误处理程序来完成。
错误处理程序是返回响应的普通视图函数，但它不是为路由注册，而是注册在尝试处理请求时引发的异常或HTTP状态代码。
注册
通过使用errorhandler() 装饰函数来注册处理程序。或者使用 register_error_handler() 稍后注册该函数。请记住在返回响应时设置错误代码。
@app.errorhandler(werkzeug.exceptions.BadRequest)
def handle_bad_request(e):
return 'bad request!', 400
# or, without the decorator
app.register_error_handler(400, handle_bad_request)
werkzeug.exceptions.HTTPException 子类如 BadRequest 及其HTTP代码在注册处理程序时是可互换的。（BadRequest.code == 400）
代码无法注册非标准HTTP代码，因为Werkzeug不知道它们。相反，使用适当的代码定义 HTTPException 的子类并注册并引发该异常类。
class InsufficientStorage(werkzeug.exceptions.HTTPException):
code = 507
description = 'Not enough storage space.'
app.register_error_handler(InsuffcientStorage, handle_507)
raise InsufficientStorage()
可以为任何异常类注册处理程序，而不仅仅是HTTPException子类或HTTP状态代码。可以为特定类或父类的所有子类注册处理程序。
处理
当Flask在处理请求时捕获到异常时，首先按代码查找。如果没有为代码注册处理程序，则按类层次结构查找;选择最具体的处理程序。如果未注册任何处理程序，则HTTPException 子类显示有关其代码的通用消息，而其他异常则转换为通用500内部服务器错误。
例如，如果引发了 ConnectionRefusedError 的实例，并且为 ConnectionError 和 ConnectionRefusedError 注册了处理程序，则使用异常实例调用更具体的 ConnectionRefusedError 处理程序以生成响应。
在blueprint上注册的处理程序优先于在应用程序上全局注册的处理程序，假设blueprint正在处理引发异常的请求。但是，blueprint无法处理404路由错误，因为404可以在确定blueprint之前发生在路由级别。
版本0.11： 处理程序的优先级取决于它们注册的异常类的特殊性，而不是它们注册的顺序
日志记录
有关如何记录异常的信息，请参阅记录，例如通过电子邮件将其发送给管理员。
调试应用程序错误
对于生产应用程序，使用应用程序错误中所述的日志记录和通知配置应用程序。本节提供了调试部署配置和深入挖掘全功能Python调试器的指针。
当有疑问时，手动运行
在为生产配置应用程序时遇到问题？如果您具有对主机的shell访问权限，请验证您是否可以从部署环境中的shell手动运行应用程序。请确保在与配置的部署相同的用户帐户下运行，以解决权限问题。您可以在生产主机上使用带有 debug = True 的Flask内置开发服务器，这有助于捕获配置问题，但 请务必在受控环境中暂时执行此操作 。不要使用 debug = True 在生产中运行。
使用调试器
为了深入挖掘，可能需要跟踪代码执行，Flask提供了一个开箱即用的调试器（参见调试模式）。如果您想使用其他Python调试器，请注意调试器会相互干扰。您必须设置一些选项才能使用您喜欢的调试器：
debug- 是否启用调试模式和捕获异常use_debugger- 是否使用内部Flask调试器use_reloader- 是否在异常时重新加载和分叉进程
debug必须为True（即必须捕获异常）才能使其他两个选项具有任何值。
如果您使用Aptana/Eclipse进行调试，则需要将use_debugger和use_reloader都设置为False。
一个可能有用的配置模式是在config.yaml中设置以下内容（当然，根据您的应用程序更改块）：
FLASK:
DEBUG: True
DEBUG_WITH_APTANA: True
然后在你的应用程序的入口点（main.py），你可以有类似的东西：
if __name__ == "__main__":
# To allow aptana to receive errors, set use_debugger=False
app = create_app(config="config.yaml")
if app.debug: use_debugger = True
try:
# Disable Flask's debugger if external debugger is requested
use_debugger = not(app.config.get('DEBUG_WITH_APTANA'))
except:
pass
app.run(use_debugger=use_debugger, debug=app.debug,
use_reloader=use_debugger, host='0.0.0.0') 