如何调试python2.7

程序能正常编写和运行的概率很小，基本不超过1%。总会有各种错误需要修复。有的bug很简单，看报错信息就行，有的bug很复杂，我们需要在出错的时候知道哪些变量值是正确的，哪些变量值是错误的，所以一整套调试需要方法来修复错误。

第一种方法简单、直接、有效。就是用print打印出可能有问题的变量：

# err.py
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

使用 print 的缺点是你必须在将来删除它。想想程序中到处都是打印，运行结果也会包含很多垃圾信息。所以，我们有第二种方法。

断言

在使用 print 辅助查看的地方，可以使用断言代替：

# err.py
def foo(s):
    n = int(s)
    assert n != 0, 'n is zero!'
    return 10 / n
 
def main():
    foo('0')

assert 表示表达式 n != 0 应该为 True，否则下面的代码会出错。

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!

如果程序充满断言，它并不比打印好多少。但是，你可以在启动 Python 解释器时使用 -O 参数关闭断言：

$ python -O err.py
Traceback (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

用日志代替打印是第三种方式。与assert相比，logging不会抛出错误，可以输出到文件中：

# err.py
import logging
 
s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print 10 / n

logging.info() 可以输出一段文字。运行一下，发现除了ZeroDivisionError 什么信息都没有。发生了什么？

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: integer division or modulo by zero

这就是logging的好处，它允许你指定logging信息的级别，包括debug、info、warning、error等。当我们指定level=INFO时，logging.debug将不起作用。同样，指定level=WARNING 后，debug 和info 将不起作用。这样就可以安全的输出不同层次的信息而不用删除，最终控制输出哪一层的信息。

日志记录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，比如控制台和文件。

pdb

第四种方式是启动Python调试器pdb，让程序单步运行，可以随时查看运行状态。我们先准备程序：

# err.py
s = '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 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/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，但是太麻烦了。如果有一千行代码，要运行到第 999 行，需要输入多少条命令。幸运的是，我们有另一种调试方法。

pdb.set_trace()

该方法同样使用pdb，但不需要一步执行。我们只需要导入pdb，然后在可能出错的地方放一个pdb.set_trace()来设置断点：

# 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，程序会自动暂停在pdb.set_trace()，进入pdb调试环境，可以使用命令p查看变量，也可以使用命令c继续运行：

$ python err.py 
> /Users/michael/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

这种方式比直接启动pdb单步调试效率高很多，但也高不了多少。

IDE

如果你想更方便的设置断点和单步执行，你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就是调试。程序经常运行在意想不到的流程中，你期望执行的语句根本没有执行。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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