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.pydef foo(s):  n = int(s)  print '>>> n = %d' % n  return 10 / ndef main():  foo('0')main()

执行后在输出中查找打印的变量值：

$ python/' target='_blank'>python err.py>>> n = 0Traceback (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.pydef foo(s):  n = int(s)  assert n != 0, 'n is zero!'  return 10 / ndef 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.pyTraceback (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.pyTraceback (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.pyimport loggings = '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 logginglogging.basicConfig(level=logging.INFO)

看到输出了：

$ python err.pyINFO:root:n = 0Traceback (most recent call last): File "err.py", line 8, in <module>  print 10 / nZeroDivisionError: 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.pys = '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 n0

输入命令q结束调试，退出程序：

(Pdb) nZeroDivisionError: '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.pyimport pdbs = '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 n0(Pdb) cTraceback (most recent call last): File "err.py", line 7, in <module>  print 10 / nZeroDivisionError: 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。