本文阐述了在Python中判断异常等级的可操作方法：以异常类型为技术信号，结合业务影响、可恢复性、合规与时效性，构建S1-S4分级模型，并将其与logging级别、结构化日志字段和监控指标对齐；通过统一规则与Runbook，把异常从捕获、记录到告警路由与协作执行形成闭环，并在并发场景使用异常聚合降低漏判；借助Sentry、Datadog等工具与OpenTelemetry增强可观测性，同时在项目协作体系（如PingCode）中落地优先级与SLA管理；结合测试与复盘持续优化规则，顺应Gartner所述AIOps与自动化趋势以及Python官方文档关于异常治理的方向，实现稳定、高效的异常等级判定与响应。