代码调试

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:

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:

$ 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:

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:

$ 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:

$ python -O err.py
Traceback (most recent call last):
  ...
ZeroDivisionError: division 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:

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:

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

看到输出了:

$ python err.py
INFO:root:n = 0
Traceback (most recent call last):
  File "err.py", line 8, in <module>
    print(10 / n)
ZeroDivisionError: division 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.py
s = '0'
n = int(s)
print(10 / n)

然后启动:

$ python -m pdb err.py
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/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)

输入命令n可以单步执行代码:

(Pdb) n
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(3)<module>()
-> n = int(s)
(Pdb) n
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/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 n
0

输入命令q结束调试,退出程序:

(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.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:

$ python err.py

/Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(7)() -> print(10 / n) (Pdb) p n 0 (Pdb) c Traceback (most recent call last): File "err.py", line 7, in print(10 / n) ZeroDivisionError: division 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:

Visual Studio Code:https://code.visualstudio.com/,需要安装Python插件。

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

另外,Eclipse加上pydev插件也可以调试Python程序。

批注: 最全能的调试方式还是使用logging, 如果项目不是很大,使用ide调试也是可以的。其他的调试方式都不太人性化.