带你读《SAS数据分析开发之道 软件质量的维度》第三章通信交流3.2系统数字返回码(二)

简介: 带你读《SAS数据分析开发之道 软件质量的维度》第三章通信交流3.2系统数字返回码

&SYSCC

&SYSCC自动宏变量代表的是 SAS会话中遇到的警告或运行时错误的最大值。例如,如果遇到的运行时错误的值是10121014,那么&SYSCC会设置“1014“1012错误则会被掩盖。&SYSCC是累积的,这一点与&SYSERR截然相反。当 SAS边界步骤相互交叉时,&SYSERR会自动重置,因此,即使&SYSERR已经重写为“0&SYSCC也会显示出过去某一时刻所发生的警告或错误。&SYSCC   不能识别全部的错误,因此,经常需要结合其他返回码对它进行检查。例如,LIBNAME程序指令发生故障时,SAS日志中会出现一条提示,而 &SYSCC无法以编程方式发现这条提示,只能通过 &SYSLIBRC发现。

当运行以下代码时,LIBNAME程序指令会发生故障,因为C:\neverland目录不存在,因此,&SYSLIBRC 呈现出来的是一个负值,在后续 LIBNAME 程序指令重置&SYSLIBRC之前,该负值会一直存在 :

%letsyscc=0;

libnamelib'c:\neverland\';NOTE:LibraryLIBdoesnotexist.

 

%putSYSCC:&syscc;SYSCC:0

%putSYSLIBRC:&syslibrc;

SYSLIBRC:-70008

 

datalib.mydata;

lengthchar1$10;

run;

 

NOTE:Variablechar1isuninitialized.ERROR:LibraryLIBdoesnotexist.

NOTE: TheSASSystemstoppedprocessingthisstepbecauseoferrors.NOTE:DATAstatementused(Totalprocesstime):

realtime             0.01seconds

cputime              0.01seconds

 

%putSYSCC:&syscc;SYSCC:1012

%putSYSLIBRC:&syslibrc;

SYSLIBRC:-70008

 

由于 LIBNAME程序指令出现故障,因此,无法找到LIB.Mydata数据集,且DATA步骤会引起运行错误。尽管这是由上一个 LIBNAME程序指令故障间接造成的,但 &SYSCC在出现故障之后只能设置为一个错误代码。&SYSCC应该用于发现和处理那些不宜捕获的常见或未知错误,但需要注意的是,该代码需要与其他错误返回码结合使用。例如,如果能首先使用&SYSLIBRC值评估异常情况处理,就能够发现定义逻辑库时发生的错误,而且,通过动态执行能规避    DATA    步骤故障。

需要注意的是,&SYSCC必须初始化为0,以确保它的值不会从上一个程序运行中存留下来。由于 &SYSCC具有累积性,因此,它在SAS会话中不会自动重置。例如,某个SAS从业人员可能运行了上述代码收到1012”错误,吃完午饭之后又在同一个 SAS 会话中运行了一个不相关的程序,即使第二个程序运行顺利,但&SYSCC的值仍然会是“1012。以下代码模拟了第二个在同一会话中运行的后续不相关程序 :

datafinal;

setoriginal;run;

 

NOTE:Therewere1observationsreadfromthedatasetWORK.ORIGINAL.NOTE: The data set WORK.FINAL has 1 observations and 0 variables.NOTE:DATAstatementused(Totalprocesstime):

realtime             0.01seconds

cputime              0.00seconds

 

%putSYSCC:&syscc;

SYSCC:1012

 

由于SAS应用程序永远不会自动重置 &SYSCC,因而会出现逻辑错误,导致某个程序的错误代码继续存留并影响同一会话模式下运行的其他程序。为了克服这种持续存在性,又因为&SYSCC是一个可读写变量&SYSERR不同,因此, &SYSCC在执行和测试之前,需要重置为0。修改过的代码目前能准确反映出 DATA 步骤没有出现任何错误 :

%letSYSCC=0;

datafinal;

setoriginal;run;

 

NOTE:Therewere1observationsreadfromthedatasetWORK.ORIGINAL.

NOTE:ThedatasetWORK.FINALhas1observationsand0variables.

NOTE:DATAstatementused(Totalprocesstime):realtime   0.01seconds


 

 

 

cputime              0.00seconds

 

%putSYSCC:&syscc;

SYSCC:0

 

关于 &SYSCC,最后需要指出的一点是,由于只保留最高的错误值,因此,当出现多个错误时,数值较低的错误就会被掩盖。例如,当出现一般的错误时,&SYSCC会设置为1012。然而,如果继续执行且SAS应用程序内存已满时,&SYSCC便会被重写覆盖,设置为1016。另外,如果1016错误值出现在1012之前,那&SYSCC会设置为1016,而不会反映出1012,因为它已经被覆盖了。这同样又说明在后续进行评估之前,需要将&SYSCC重置为“0

执行最小异常情况处理的一个方法是,在程序启动之初将&SYSCC重置为0而在程序结束时测试它的值。在以下虚拟的提取 - 转换 - 加载ETL框架中,任&SYSCC>0就表明出现了警告或错误,进而需要仔细查看日志:

%letSYSCC=0;

 

%macroextract;

%mend;

 

%macrotransform;

%mend;

 

%macroload;

%mend;

 

%extract;

%transform;

%load;

 

%putSYSCC:&syscc;

 

在实际的 ETL基础结构中,&SYSCC 在程序结束时的非零值可能会使程序日志文件自动保存下来,便于开发人员能够通过浏览该文件分析任何警告或运行时错。如果没有发生任何故障,日志文件就会自动删除。&SYSCC       的一个比较稳健的操作可能是不断地重置及测试其在单个程序内的值。例如,在模块化代码中,宏一旦被调用,&SYSCC就会重置为0,它的值会在宏结束之前被评估,这一操作与上述案例是相同的,但该操作旨在模块级别重复发生时更好地分离出错误发生的位置及原因。而且,一旦识别错误,程序流程就会终止或改变方向,以避免程序因遭受连环错误而发生故障(6章会详细讲解

 

相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
相关文章
|
1月前
|
消息中间件 编解码 运维
阿里云 Serverless 异步任务处理系统在数据分析领域的应用
本文主要介绍异步任务处理系统中的数据分析,函数计算异步任务最佳实践-Kafka ETL,函数计算异步任务最佳实践-音视频处理等。
175311 348
|
3月前
|
传感器 数据采集 数据可视化
探究物联网技术的核心知识点:传感器、嵌入式系统和数据分析
探究物联网技术的核心知识点:传感器、嵌入式系统和数据分析
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 BI
推荐一款 Python 数据分析报告开发与分享神器
推荐一款 Python 数据分析报告开发与分享神器
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
Python可以应用于多个领域,如Web开发、数据分析、机器学习等
Python可以应用于多个领域,如Web开发、数据分析、机器学习等
|
8月前
|
数据挖掘
怎么理解数据分析、维度和指标?
怎么理解数据分析、维度和指标?
|
9月前
|
SQL 运维 Prometheus
32-一条SQL引发的系统卡死(上)-数据分析
今天给大家分享一个真实的案例,这是我之前一个朋友公司的项目在开发完毕后上线发现整个项目在线上的体验非常不好,有明显的频繁卡顿,后来经过一连串的排查、定位、分析和优化才发现原来是一条SQL引发的问题,而且该SQL语句是一位刚入职不久的工程师所写。 通过这次事故的教训也让这个团队在后续的开发中更加注重了JVM参数的设置以及GC的监控。
110 0
|
9月前
|
SQL 数据采集 数据可视化
数据开发模块中的SQL和数据分析模块中的SQL查询
数据开发模块中的SQL和数据分析模块中的SQL查询
152 1
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
Python编程入门基础及高级技能、Web开发、数据分析和机器学习与人工智能
Python编程入门基础及高级技能、Web开发、数据分析和机器学习与人工智能
134 0
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 分布式计算
在多元宇宙中,SAS探索下一代数据分析的生产力
在多元宇宙中,SAS探索下一代数据分析的生产力
|
12月前
|
SQL 存储 数据挖掘
ChatGPT 数据仓库实战:Kaggle 酒店入住数据分析与维度建模
ChatGPT 数据仓库实战:Kaggle 酒店入住数据分析与维度建模