这篇文章主要为大家详细介绍了Python常用程序调试的简单示例,具有一定的参考价值,可以用来参考一下。
对python这个高级语言感兴趣的小伙伴,下面一起跟随四海网的小编两巴掌来看看吧!
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。下面我们来看下常用的Python调试方法
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.py
# @param Python常用的程序调试方法
# @author 四海网|www.q1010.com
def foo(s):
n = int(s)
print '>>> n = %d' % n
return 10 / n
def main():
foo('0')
main()
# End www_512pic_com
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
# End www_512pic_com
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。
凡是用print来辅助查看的地方,都可以用断言(assert)来替代:
err.py
# @param Python常用的程序调试方法
# @author 四海网|www.q1010.com
def foo(s):
n = int(s)
assert n != 0, 'n is zero!'
return 10 / n
def main():
foo('0')
# End www_512pic_com
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.py
Traceback (most recent call last):
...
AssertionError: n is zero!
# End www_512pic_com
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: integer division or modulo by zero
# End www_512pic_com
关闭后,你可以把所有的assert语句当成pass来看。
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.py
# @param Python常用的程序调试方法
# @author 四海网|www.q1010.com
import logging
s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print 10 / n
# End www_512pic_com
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:
# @param Python常用的程序调试方法
# @author 四海网|www.q1010.com
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
# End www_512pic_com
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: integer division or modulo by zero
# End www_512pic_com
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。
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
# @param Python常用的程序调试方法
# @author 四海网|www.q1010.com
s = '0'
n = int(s)
print 10 / n
# End www_512pic_com
运行:
$ python -m pdb err.py
> /Users/PythonTab/Github/sicp/err.py(2)<module>()
-> s = '0'
# End www_512pic_com
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/PythonTab/Github/sicp/err.py(3)<module>()
-> n = int(s)
(Pdb) n
> /Users/PythonTab/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 n
0
输入命令q结束调试,退出程序:
(Pdb) n
ZeroDivisionError: 'integer division or modulo by zero'
> /Users/PythonTab/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.py
# @param Python常用的程序调试方法
# @author 四海网|www.q1010.com
import pdb
s = '0'
n = int(s)
pdb.set_trace() # 运行到这里会自动暂停
print 10 / n
# End www_512pic_com
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/PythonTab/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
# End www_512pic_com
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。
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,
另外,Eclipse加上pydev插件也可以调试Python程序。
小结
写程序花费的时间往往要小于调试的时间,这个是基本规律。
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。断点调试也是高手的终极利器!
本文来自:http://www.q1010.com/181/2175-0.html
注:关于Python常用程序调试的简单示例的内容就先介绍到这里,更多相关文章的可以留意四海网的其他信息。
关键词:调试
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