调试python 程序的几种方法总结

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：

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

# 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：

?

1 2 3 4 5

$ 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：

?

1 2 3 4 5 6 7 8

# 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：

?

1 2 3 4

$ 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：

?

1 2 3 4

$ 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：

?

1 2 3 4 5 6 7

# 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：

?

1 2	import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO)

看到输出了：

?

1 2 3 4 5 6

$ 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：

?

1 2 3 4

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

然后启动：

?

1 2 3

$ 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：

?

1 2 3 4 5 6

(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：

?

1 2 3 4 5 6

(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：

?

1 2 3 4

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

输入命令q结束调试，退出程序：

?

1 2 3 4 5

(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：

?

1 2 3 4 5 6 7

# 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：

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

$ 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。