Python day 9(6) 调试

内容简介：Python day 9(6) 调试

程序能一次写完并正常运行的概率很小，基本不超过1%。总会有各种各样的bug需要修正。有的bug很简单，看看错误信息就知道，有的bug很复杂，我们需要知道出错时，哪些变量的值是正确的，哪些变量的值是错误的，因此，需要一整套调试程序的手段来修复bug。

法一：用print() 函数， 把可能有问题的变量打印出来看

1 def foo(s):
2     n = int(s)
3     print('>>> n = %d' % n)
4     return 10 / n
5 
6 def main():
7     foo('0')
8 
9 main()

执行后在输出中查找打印的变量值

1 $ python err.py
2 >>> n = 0
3 Traceback (most recent call last):
4   ...
5 ZeroDivisionError: integer division or modulo 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。

法二：断言（凡是用 print() 来辅助查看的地方，都可以用断言（assert）来替代）

1 def foo(s):
2     n = int(s)
3     assert n != 0, 'n is zero!'
4     return 10 / n
5 
6 def main():
7     foo('0')

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

1 $ python err.py
2 Traceback (most recent call last):
3   ...
4 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 ：

1 $ python -O err.py
2 Traceback (most recent call last):
3   ...
4 ZeroDivisionError: division by zero

关闭后，你可以把所有的 assert 语句当成 pass 来看。

法三：logging

和 assert 比， logging 不会抛出错误，而且可以输出到文件

1 import logging
2 logging.basicConfig(level=logging.INFO)
3 
4 s = '0'
5 n = int(s)
6 logging.info('n = %d' % n)
7 print(10 / n)

输出为：

1 $ python err.py
2 INFO:root:n = 0
3 Traceback (most recent call last):
4   File "err.py", line 8, in <module>
5     print(10 / n)
6 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。

法四：pdb（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。）

程序代码为：

1 s = '0'
2 n = int(s)
3 print(10 / n)

然后启动：

1 $ python -m pdb err.py
2 > /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(2)<module>()
3 -> 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

1 (Pdb) l
2   1     # err.py
3   2  -> s = '0'
4   3     n = int(s)
5   4     print(10 / n)

输入命令 n 可以单步执行代码

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

任何时候都可以输入命令 p 变量名 来查看变量

1 (Pdb) p s
2 '0'
3 (Pdb) p n
4 0

输入命令 q 结束调试，退出程序

1 (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。

法五： 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 ）

1 # err.py
2 import pdb
3 
4 s = '0'
5 n = int(s)
6 pdb.set_trace() # 运行到这里会自动暂停
7 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

 1 $ python err.py 
 2 > /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(7)<module>()
 3 -> print(10 / n)
 4 (Pdb) p n
 5 0
 6 (Pdb) c
 7 Traceback (most recent call last):
 8   File "err.py", line 7, in <module>
 9     print(10 / n)
10 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。

法六：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：

Visual Studio Code： https://code.visualstudio.com/ ，需要安装Python插件。

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

另外， Eclipse 加上 pydev 插件也可以调试Python程序。

以上所述就是小编给大家介绍的《Python day 9(6) 调试》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！

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