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。

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第一种方法简单直接粗暴有效,就是用print()把可能有问题的变量打印出来看看

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:

$ python err.py
>>> n = 0
Traceback (most recent call last):
...
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。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:

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

$ python 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:

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:

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?

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:

$ python err.py
INFO:root:n = 0
Traceback (most recent call last):
  File "err.py", line 8, 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。

Debug 对于任何开发人员都是一项非常重要的技能,它能够帮助我们准确的定位错误,发现程序中的 bug。python 提供了一系列 debug 的工具和包,可供我们选择。本文将主要阐述如何利用 python debug 相关工具进行 debug。

第4种方式是启动Python的调试器pdb

使用 pdb 进行调试

pdb 是 python 自带的一个包,为 python 程序提供了一种交互的源代码调试功能,主要特性包括设置断点、单步调试、进入函数调试、查看当前代码、查看栈片段、动态改变变量的值等。

来源:PY学习网:原文地址:https://www.py.cn/article.html

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