从零开始学Python-Day49-调试

Python零基础 木人张 6个月前 (04-25) 151次浏览 0个评论 扫描二维码
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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:

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:

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,根据程序运行的逻辑,后面的代码肯定会出错。如果断言失败,assert语句本身就会抛出AssertionError:
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。
注意:断言的开关“-O”是英文大写字母O,不是数字0
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:

logging.info()就可以输出一段文本。运行,发现除了ZeroDivisionError,没有任何信息。在import logging之后添加一行配置再试试:

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:

s = '0'
n = int(s)
print(10 / n)

以参数-m pdb启动,pdb定位到下一步要执行的代码:
输入命令n可以单步执行;p 变量名可以实时查看变量;输入命令q结束调试,退出程序。

% python3 -m pdb new.py
> /Users/hycx-woodman/Downloads/py/new/new.py(1)<module>()
-> s = '0'
(Pdb) n
> /Users/hycx-woodman/Downloads/py/new/new.py(2)<module>()
-> n = int(s)
(Pdb) n
> /Users/hycx-woodman/Downloads/py/new/new.py(3)<module>()
-> print(10 / n)
(Pdb) p s
'0'
(Pdb) p n
0
(Pdb) q
[email protected] new % 

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:

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。这个方式比直接启动pdb单步调试效率要高很多。

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。这里推荐使用Pycharm。

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。


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