錯誤、調試和測試（2）-調試

時間 2019-11-11

標籤錯誤調試測試简体版

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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。php

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：java

# 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：python

$ 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。sql

斷言

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

# 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。spa

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

$ 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：命令行

$ 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。debug

logging

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：調試

# 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。