python調試

程序能一次寫完並正常運行的機率很小,基本不超過1%。總會有各類各樣的bug須要修正。有的bug很簡單,看看錯誤信息就知道,有的bug很複雜,咱們須要知道出錯時,哪些變量的值是正確的,哪些變量的值是錯誤的,所以,須要一整套調試程序的手段來修復bug。python

第一種方法簡單直接粗暴有效,就是用print把可能有問題的變量打印出來看看:bash

# err.py
def foo(s):
  n = int(s)
  print '>>> n = %d' % n
  return 10 / n

def main():
  foo('0')

main()

執行後在輸出中查找打印的變量值:插件

$ python err.py
>>> n = 0
Traceback (most recent call last):
 ...
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

用print最大的壞處是未來還得刪掉它,想一想程序裏處處都是print,運行結果也會包含不少垃圾信息。因此,咱們又有第二種方法。
斷言命令行

凡是用print來輔助查看的地方,均可以用斷言(assert)來替代:debug

# 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,表達式n != 0應該是True,不然,後面的代碼就會出錯。調試

若是斷言失敗,assert語句自己就會拋出AssertionError:code

$ python err.py
Traceback (most recent call last):
 ...
AssertionError: n is zero!

程序中若是處處充斥着assert,和print相比也好不到哪去。不過,啓動Python解釋器時能夠用-O參數來關閉assert:ip

$ python -O err.py
Traceback (most recent call last):
 ...
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

關閉後,你能夠把全部的assert語句當成pass來看。
loggingpycharm

把print替換爲logging是第3種方式,和assert比,logging不會拋出錯誤,並且能夠輸出到文件:it

# err.py
import logging

s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print 10 / n

logging.info()就能夠輸出一段文本。運行,發現除了ZeroDivisionError,沒有任何信息。怎麼回事?

別急,在import logging以後添加一行配置再試試:

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

看到輸出了:

$ 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

這就是logging的好處,它容許你指定記錄信息的級別,有debug,info,warning,error等幾個級別,當咱們指定level=INFO時,logging.debug就不起做用了。同理,指定level=WARNING後,debug和info就不起做用了。這樣一來,你能夠放心地輸出不一樣級別的信息,也不用刪除,最後統一控制輸出哪一個級別的信息。

logging的另外一個好處是經過簡單的配置,一條語句能夠同時輸出到不一樣的地方,好比console和文件。
pdb

第4種方式是啓動Python的調試器pdb,讓程序以單步方式運行,能夠隨時查看運行狀態。咱們先準備好程序:

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

而後啓動:

$ python -m pdb err.py
> /Users/michael/Github/sicp/err.py(2)<module>()
-> s = '0'

以參數-m pdb啓動後,pdb定位到下一步要執行的代碼-> s = '0'。輸入命令l來查看代碼:

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

輸入命令n能夠單步執行代碼:

(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

任什麼時候候均可以輸入命令p 變量名來查看變量:

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

輸入命令q結束調試,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

這種經過pdb在命令行調試的方法理論上是萬能的,但實在是太麻煩了,若是有一千行代碼,要運行到第999行得敲多少命令啊。還好,咱們還有另外一種調試方法。
pdb.set_trace()

這個方法也是用pdb,可是不須要單步執行,咱們只須要import pdb,而後,在可能出錯的地方放一個pdb.set_trace(),就能夠設置一個斷點:

# err.py
import pdb

s = '0'
n = int(s)
pdb.set_trace() # 運行到這裏會自動暫停
print 10 / n

運行代碼,程序會自動在pdb.set_trace()暫停並進入pdb調試環境,能夠用命令p查看變量,或者用命令c繼續運行:

$ 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

這個方式比直接啓動pdb單步調試效率要高不少,但也高不到哪去。
IDE

若是要比較爽地設置斷點、單步執行,就須要一個支持調試功能的IDE。目前比較好的Python IDE有PyCharm:

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

另外,Eclipse加上pydev插件也能夠調試Python程序。
小結

寫程序最痛苦的事情莫過於調試,程序每每會以你意想不到的流程來運行,你期待執行的語句其實根本沒有執行,這時候,就須要調試了。

雖然用IDE調試起來比較方便,可是最後你會發現,logging纔是終極武器。

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