python 调试

第一种方法使用用

print()

把可能有问题的变量打印出来看看：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

def foo(s):
n = int(s)
print('>>> n = %d' % n)
return 10 / n

def main():
foo('0')

main()

执行后在输出中查找打印的变量值：

>>> n = 0
Traceback (most recent call last):
File "foo.py", line 12, in <module>
main()
File "foo.py", line 10, in main
foo('0')
File "foo.py", line 7, in foo
return 10 / n
ZeroDivisionError: division by zero

用

print()

最大的坏处是将来还得删掉它，想想程序里到处都是

print()

，运行结果也会包含很多垃圾信息。所以，我们又有第二种方法。

断言

凡是用

print()

来辅助查看的地方，都可以用断言（assert）来替代：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

def foo(s):
n = int(s)
asset n != 0, 'n is zero!'
return 10 / n

def main():
foo('0')

main()

请注意在java中断言是要手动开启的

assert的意思是，表达式

n != 0

应该是

True

，否则，根据程序运行的逻辑，后面的代码肯定会出错。

如果断言失败，assert语句本身就会抛出

AssertionError

：

$ python3 err.py
Traceback (most recent call last):
...
AssertionError: n is zero!

程序中如果到处充斥着assert，和

print()

相比也好不到哪去。不过，启动Python解释器时可以用

-O

参数来关闭assert：

$ python3 -O err.py
Traceback (most recent call last):
...
ZeroDivisionError: division by zero

关闭后，你可以把所有的assert语句当成

pass

来看。

logging

把

print()

替换为logging是第3种方式，和assert比，logging不会抛出错误，而且可以输出到文件：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import logging

s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print(10 / n)

logging.info()

就可以输出一段文本。运行，发现除了

ZeroDivisionError

，没有任何信息。怎么回事？

别急，在

import logging

之后添加一行配置再试试：

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

看到输出了：

INFO:root:n = 0
Traceback (most recent call last):
File "foo.py", line 11, in <module>
print(10 / n)
ZeroDivisionError: division by zero

这就是

logging

的好处，它允许你指定记录信息的级别，有

debug

，

info

，

warning

，

error

等几个级别，当我们指定

level=INFO

时，

logging.debug

就不起作用了。同理，指定

level=WARNING

后，

debug

和

info

就不起作用了。这样一来，你可以放心地输出不同级别的信息，也不用删除，最后统一控制输出哪个级别的信息。

logging

的另一个好处是通过简单的配置，一条语句可以同时输出到不同的地方，比如console和文件。

pdb

第4种方式是启动Python的调试器pdb，让程序以单步方式运行，可以随时查看运行状态。我们先准备好程序：

# err.py
s = '0'
n = int(s)
print 10 / n

然后启动：

$ python3 -m pdb err.py
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(2)<module>()
-> s = '0'

以参数

-m pdb

启动后，pdb定位到下一步要执行的代码

-> s = '0'

。输入命令

l

来查看代码：

(Pdb) l
1     # err.py
2  -> s = '0'
3     n = int(s)
4     print 10 / n

输入命令

n

可以单步执行代码：

(Pdb) n
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(3)<module>()
-> n = int(s)
(Pdb) n
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(4)<module>()
-> print 10 / n

任何时候都可以输入命令

p

变量名来查看变量：

(Pdb) p s
'0'
(Pdb) p n
0

输入命令

q

结束调试，退出程序：

(Pdb) q

这种通过pdb在命令行调试的方法理论上是万能的，但实在是太麻烦了，如果有一千行代码，要运行到第999行得敲多少命令啊。还好，我们还有另一种调试方法。

pdb.set_trace()

这个方法也是用pdb，但是不需要单步执行，我们只需要import pdb，然后，在可能出错的地方放一个

pdb.set_trace()

，就可以设置一个断点：

err.py

import pdb

s = ‘0’

n = int(s)

pdb.set_trace() # 运行到这里会自动暂停

print 10 / n

运行代码，程序会自动在

pdb.set_trace()

暂停并进入pdb调试环境，可以用命令

p

查看变量，或者用命令

c

继续运行：

$ python3 err.py
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(7)<module>()
-> print 10 / n
(Pdb) p n
0
(Pdb) c
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 7, in <module>
print 10 / n
ZeroDivisionError: division by zero

这个方式比直接启动pdb单步调试效率要高很多，但也高不到哪去。

IDE

如果要比较爽地设置断点、单步执行，就需要一个支持调试功能的IDE。目前比较好的Python IDE有PyCharm：

http://www.jetbrains.com/pycharm/

另外，Eclipse加上pydev插件也可以调试Python程序。

小结

写程序最痛苦的事情莫过于调试，程序往往会以你意想不到的流程来运行，你期待执行的语句其实根本没有执行，这时候，就需要调试了。

虽然用IDE调试起来比较方便，但是最后你会发现，logging才是终极武器。