调试Python程序代码的几种方法总结
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。
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：
# err.py
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：
# err.py
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，后面的代码就会出错。
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：
$ python -O err.py Traceback (most recent call last): ... ZeroDivisionError: integer division or modulo 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：
# err.py
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：
$ python err.py INFO:root:n = 0 Traceback (most recent call last): File "err.py", line 8, in <module> print 10 / n ZeroDivisionError: integer division or modulo 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：
$ python -m pdb err.py > /Users/michael/Github/sicp/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 [EOF]
输入命令n可以单步执行代码：
(Pdb) n > /Users/michael/Github/sicp/err.py(3)<module>() -> n = int(s) (Pdb) n > /Users/michael/Github/sicp/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) n ZeroDivisionError: 'integer division or modulo by zero' > /Users/michael/Github/sicp/err.py(4)<module>() -> print 10 / n (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：
$ python err.py > /Users/michael/Github/sicp/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: integer division or modulo 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。
相关推荐
-
使用PDB模式调试Python程序介绍
以前在windows下一直用的idel带的功能调试python程序,在linux下没调试过.(很多时候只是print)就从网上查找一下~ 方法: 复制代码 代码如下: python -m pdb a.py a.py是python文件. (Pdb)模式下的常用命令: q 退出debug h 即help,打印所有可以命令 h w 打印命令 w 的含意 n 执行当前行直到到达下一行或直到它返回 s 执行当前行,一有可能就停止(比如当前行有一个函数调用).它和n(next)的区别是当前行中有函数调用时s
-
python pdb调试方法分享
复制代码 代码如下: import pdb def pdb_test(arg): for i in range(arg): print(i) return arg pdb.run("pdb_test(3)") b 函数名.行号: 打断点,b可以查询所有的断点. 复制代码 代码如下: (Pdb) b pdb_testBreakpoint 1 at c:\users\plpcc\desktop\pdbtest.py:3(Pdb) bNum Type
-
使用PDB简单调试Python程序简明指南
在 Python 中也可以像 gcc/gdb 那样调试程序,只要在运行 Python 程序时引入 pdb 模块(假设要调试的程序名为 d.py): 复制代码 代码如下: $ vi d.py #!/usr/bin/python def main(): i, sum = 1, 0 for i in xrange(100): sum = sum + i print sum if __name__ == '__main__'
-
使用Python中PDB模块中的命令来调试Python代码的教程
你有多少次陷入不得不更改别人代码的境地?如果你是一个开发团队的一员,那么你遇到上述境地的次数比你想要的还要多.然而,Python中有一个整洁的调试特性(像其他大多数语言一样),在这种情况下使用非常方便.本文是一篇快速教程,希望它能让你的编码生活更加容易. 1. 一个混乱的程序 出于本教程的目的,让我们研究一下下面的简单程序. 这个程序接收两个命令行参数,然后执行加法和减法操作. (假设用户输入的是有效值,因此代码中我们没有进行错误处理.) import sys def add(num1=0, n
-
总结用Pdb库调试Python的方式及常用的命令
用Pdb调试有多种方式 使用 Pdb调试 Python的程序的方式主要是下面的三种!下面逐一介绍 命令行加-m参数 命令行启动目标程序,加上-m参数,这样调用 testPdb.py的话断点就是程序执行的第一行之前 本文接下来重点讲到的实例展示就是使用这种方式进行调试的! python -m pdb testPdb.py 在python交互环境调试 >>> import pdb >>> import testPdb >>> pdb.run('testPd
-
使用pdb模块调试Python程序实例
在Python中,语法错误可以被Python解释器发现,但逻辑上错误或变量使用错误却不容易发现,如果结果没有符合预期,则需要调试,一个很好的调试工具:Python自带的pdb模块.pdb是Python自带的调试模块.使用pdb模块可以为脚本设置断点.单步执行.查看变量值等. pdb可以用命令行参数的方式启动,也可以使用import 将其导入后再使用. 复制代码 代码如下: >>> dir(pdb) ['Pdb', 'Repr', 'Restart', 'TESTCMD',.....,'
-
在Linux下调试Python代码的各种方法
这是一个我用于调试或分析工具概述,不一定是完整全面,如果你知道更好的工具,请在评论处标记. 日志 是的,的确,不得不强调足够的日志记录对应用程序是多么的重要.您应该记录重要的东西,如果你的记录足够好的话,你可以从日志中找出问题从而节省大量的时间. 如果你曾经用print语句来调试代码现在停下吧,用logging.debug替代,开始可以慢慢来,以后完全禁用它... 追踪 有时看到程序如何被执行会很有帮助.你可以使用IDE的调试共轭ngn一步一步的运行程序,但你需要知道你要找的是什么,否则这将会是
-
Python代码调试的几种方法总结
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.pdb 提供了一些常用的调试命令,详情见表 1. 表 1. pdb 常用命令 下面结合具体的实例讲述如何使用 pdb 进行调试. 清单 1. 测试代码示例 import pdb a = "aaa" pdb.set_trace() b = "bbb" c = &
-
Python中使用PDB库调试程序
Python自带的pdb库,发现用pdb来调试程序还是很方便的,当然了,什么远程调试,多线程之类,pdb是搞不定的. 用pdb调试有多种方式可选: 1. 命令行启动目标程序,加上-m参数,这样调用myscript.py的话断点就是程序的执行第一行之前 复制代码 代码如下: python -m pdb myscript.py 2. 在Python交互环境中启用调试 复制代码 代码如下: >>> import pdb >>> import mymodule >>
-
调试Python程序代码的几种方法总结
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. 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: # err.py def foo(s): n = int(s) print '>>> n = %d' % n return 10 / n def main(): f
-
python记录程序运行时间的三种方法
python记录程序运行时间的三种方法 这里提供了python记录程序运行时间的三种方法,并附有实现代码,最后进行比较,大家参考下: 方法1 import datetime starttime = datetime.datetime.now() #long running endtime = datetime.datetime.now() print (endtime - starttime).seconds 方法 2 start = time.time() run_f
-
利用Pycharm断点调试Python程序的方法
1.代码 准备没有语法错误的Python程序: #!/usr/bin/python import numpy as np class Network: def __init__(self,sizes): self.num_layers=len(sizes) self.sizes=sizes self.biases=[np.random.randn(y,1) for y in sizes[1:]] self.weights=[np.random.randn(x,y) \ for x,y in zi
-
Python列表删除的三种方法代码分享
1.使用del语句删除元素 >>> i1 = ["a",'b','c','d'] >>> del i1[0] >>> print(i1) ['b', 'c', 'd'] >>> del语句将值从列表中删除后,就再也无法访问它了. 2.使用pop()删除元素 pop()可删除列表末尾的元素,并让你能够接着使用它.食欲弹出(pop)源自这样的类比:列表就是一个栈,而删除列表末尾的元素相当于弹出栈顶元素. >>
-
详解python播放音频的三种方法
第一种 使用pygame模块 pygame.mixer.init() pygame.mixer.music.load(self.wav_file) pygame.mixer.music.set_volume(0.5) pygame.mixer.music.play() 缺点:pygame模块播放音频时,有时候会产生失真,且无法通过修改播放器的频率来矫正音色. 第二种 使用pyqt5模块 from PyQt5 import QtMultimedia from PyQt5.QtCore import
-
使用spyder3调试python程序的实现步骤
目录 Spyder官方文档地址 开始调试 打断点的两种姿势 普通的breakpoint 带条件的breakpoint 总结一下刚刚所讲的 剩下的一些细节 Step Into Return 说是简明教程,其实是我自己尝试用spyder调试python程序的过程的一个记录,因为spyder的调试功能是基于pdb,而我又没有pdb的基础,所以刚开始上手时感觉很不习惯,而且那时我又很懒,没去找官方文档,仅仅在百度和csdn上找了找,没找到比较好的资料,于是放弃了,过了一段时间之后,突然又心血来潮,去找了
-
Python一行代码实现快速排序的方法
今天将单独为大家介绍一下快速排序! 一.算法介绍 排序算法(Sorting algorithm)是计算机科学最古老.最基本的课题之一.要想成为合格的程序员,就必须理解和掌握各种排序算法.其中"快速排序"(Quicksort)使用得最广泛,速度也较快.它是图灵奖得主C. A. R. Hoare(托尼·霍尔)于1960时提出来的. 二.算法原理 快排的实现方式多种多样,猪哥给大家写一种容易理解的:分治+迭代,只需要三步: 在数列之中,选择一个元素作为"基准"(pivot
-
Python 捕获代码中所有异常的方法
问题 怎样捕获代码中的所有异常? 解决方案 想要捕获所有的异常,可以直接捕获 Exception 即可: try: ... except Exception as e: ... log('Reason:', e) # Important! 这个将会捕获除了 SystemExit . KeyboardInterrupt 和 GeneratorExit 之外的所有异常. 如果你还想捕获这三个异常,将 Exception 改成 BaseException 即可. 讨论 捕获所有异常通常是由于程序员在某
-
python捕获警告的三种方法
1. 警告不是异常 你是不是经常在使用一些系统库或者第三方模块的时候,会出现一些既不是异常也不是错误的警告信息? 这些警告信息,有时候非常多,对于新手容易造成一些误判,以为是程序出错了. 实则不然,异常和错误,都是程序出现了一些问题,但是警告不同,他的紧急程度非常之低,以致于大多数的警告都是可以直接忽略的. 如果不想显示这些告警信息,可以直接加上参数 -W ignore 参数,就不会再显示了. 2. 警告能捕获吗 能捕获的只有错误异常,但是通过一系列的操作后,你可以将这些警告转化为异常. 这样