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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:
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()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:
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?
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。
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
pdb 是 python 自带的一个包,为 python 程序提供了一种交互的源代码调试功能,主要特性包括设置断点、单步调试、进入函数调试、查看当前代码、查看栈片段、动态改变变量的值等。