python代码怎么调试

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。

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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：

deffoo(s):
n=int(s)
print('>>>n=%d'%n)
return10/n

defmain():
foo('0')

main()

执行后在输出中查找打印的变量值：

$pythonerr.py
>>>n=0
Traceback(mostrecentcalllast):
...
ZeroDivisionError:integerdivisionormodulobyzero

用print()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：

deffoo(s):
n=int(s)
assertn!=0,'niszero!'
return10/n

defmain():
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：

$pythonerr.py
Traceback(mostrecentcalllast):
...
AssertionError:niszero!

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：

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：

importlogging
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？

在import logging之后添加一行配置再试试：

importlogging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

看到输出了：

$pythonerr.py
INFO:root:n=0
Traceback(mostrecentcalllast):
File"err.py",line8,in<module>
print(10/n)
ZeroDivisionError:divisionbyzero

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。

Debug 对于任何开发人员都是一项非常重要的技能，它能够帮助我们准确的定位错误，发现程序中的 bug。python 提供了一系列 debug 的工具和包，可供我们选择。本文将主要阐述如何利用 python debug 相关工具进行 debug。

第4种方式是启动Python的调试器pdb

使用 pdb 进行调试