Python常用的程序调试方法

时间:2017-12-05 16:07来源:成都达内 作者:成都达内 点击:

  Python常用的程序调试方法

  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

  1. 断点打印发

  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

  1234567def 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:

  12345$ 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。

  2. 断言

  凡是用print来辅助查看的地方,都可以用断言(assert)来替代:

  err.py

  123456def 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,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:

  1234$ 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:

  1234$ 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。

  3. logging日志

  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

  12345import 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:

  12import logging

  logging.basicConfig(level=logging.INFO)

  看到输出了:

  123456$ 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。

  4. pdb调试

  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

  123s = '0'

  n = int(s)

  print 10 / n

  运行:

  123$ python -m pdb err.py

  > /Users/PythonTab/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

  12345import 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:

  12345678910$ 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

  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。

  5. IDE调试

  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!

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(责任编辑:成都达内)

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