Python调试

• 项目开发过程中很难一次完全运行，总是会有各种各样的bug，修复这些bug需要各种调试手段。

调试技巧一： printf()函数。将可能出现问题的信息打印出来，简单粗暴，使用时需要大致知道问题出现在什么地方。例如：

def division(x, y):
    print('**********', y)# ********** 0
    return x / y
print(division(2, 0))

print()函数的不便之处就是用完之后要将其删除，不然控制台输出各种不必要的信息。

调试技巧二：断言assert。凡是可以用print()函数的都可以使用断言，不同之处是触发断言后会抛出一个AssertionError的错误。；例如：

def division(x, y):
    assert y != 0, 'y is zero'
    return x / y

print(division(2, 0)) #AssertionError: y is zero

断言在启动Python解释器时可以用-O参数来关闭assert：例如：python3 -o ****.py
断言的不便之处和print一样使用后也是要删除，不然会造成一些的不必要的代码

调试技巧三：logging()函数。和assert比，logging不会抛出错误，而且可以输出到文件。

import logging
logging.basicConfig(level = logging.INFO)#添加配置
def division(x, y):
    logging.info('********** y = ', y)
    return x / y

print(division(2, 0))

和print断言相比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，当配置信息指定level=INFO时，logging.debug就不起作用了。同样指定level=WARNING后，debug和info就不起作用了。这样就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。

调试技巧四：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。

import pdb
def division(x, y):
    pdb.set_trace()  # 运行到这里会自动暂停
    return x / y
print(division(2, 0))

pdb可以通过pdb.set_trace()来设置程序停留的地方，然后可以逐步调试代码：

-> import sys
(Pdb) c #继续下一步
/Users/apple/PycharmProjects/Project1/Test/SecondBook.py(317)division()
-> return x / y
(Pdb) p y #p 变量名查看变量
0
(Pdb) p x
2
(Pdb) q #q退出调试

好了到这大家就可以选用适合的方法进行调试了，如果大家有更好的方法欢迎一起讨论。
持续更新～🙈