程序能一次寫完并正常運行的概率很小,基本不超過1%。總會有各種各樣的bug需要修正。有的bug很簡單,看看錯誤信息就知道,有的bug很復雜,我們需要知道出錯時,哪些變量的值是正確的,哪些變量的值是錯誤的,因此,需要一整套調試程序的手段來修復bug。
第一種方法簡單直接粗暴有效,就是用print把可能有問題的變量打印出來看看:
python編好程序后如何運行,?
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簡單python程序、3
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python怎么運行代碼、6
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# err.py
def foo(s):
n= int(s)
print '>>> n = %d' % n
return 10 / n
def main():
foo('0')
main()
執行后在輸出中查找打印的變量值:
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$ python err.py
>>> n= 0
Traceback (most recent call last):
...
ZeroDivisionError: integer divisionor modulo by zero
用print最大的壞處是將來還得刪掉它,想想程序里到處都是print,運行結果也會包含很多垃圾信息。所以,我們又有第二種方法。
斷言
凡是用print來輔助查看的地方,都可以用斷言(assert)來替代:
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# err.py
def foo(s):
n= int(s)
assert n != 0,'n is zero!'
return 10 / n
def main():
foo('0')
assert的意思是,表達式n != 0應該是True,否則,后面的代碼就會出錯。
如果斷言失敗,assert語句本身就會拋出AssertionError:
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$ python err.py
Traceback (most recent call last):
...
AssertionError: nis zero!
程序中如果到處充斥著assert,和print相比也好不到哪去。不過,啟動Python解釋器時可以用-O參數來關閉assert:
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$ python-O err.py
Traceback (most recent call last):
...
ZeroDivisionError: integer divisionor modulo by zero
關閉后,你可以把所有的assert語句當成pass來看。
logging
把print替換為logging是第3種方式,和assert比,logging不會拋出錯誤,而且可以輸出到文件:
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# err.py
import logging
s= '0'
n= int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print 10 / n
logging.info()就可以輸出一段文本。運行,發現除了ZeroDivisionError,沒有任何信息。怎么回事?
別急,在import logging之后添加一行配置再試試:
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import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
看到輸出了:
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$ python err.py
INFO:root:n = 0
Traceback (most recent call last):
File"err.py", line 8,in
print 10 / n
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
這就是logging的好處,它允許你指定記錄信息的級別,有debug,info,warning,error等幾個級別,當我們指定level=INFO時,logging.debug就不起作用了。同理,指定level=WARNING后,debug和info就不起作用了。這樣一來,你可以放心地輸出不同級別的信息,也不用刪除,最后統一控制輸出哪個級別的信息。
logging的另一個好處是通過簡單的配置,一條語句可以同時輸出到不同的地方,比如console和文件。
pdb
第4種方式是啟動Python的調試器pdb,讓程序以單步方式運行,可以隨時查看運行狀態。我們先準備好程序:
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# err.py
s= '0'
n= int(s)
print 10 / n
然后啟動:
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$ python -m pdb err.py
>/Users/michael/Github/sicp/err.py(2)()
-> s ='0'
以參數-m pdb啟動后,pdb定位到下一步要執行的代碼-> s = '0'。輸入命令l來查看代碼:
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(Pdb) l
1 # err.py
2 -> s= '0'
3 n= int(s)
4 print 10 / n
[EOF]
輸入命令n可以單步執行代碼:
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(Pdb) n
>/Users/michael/Github/sicp/err.py(3)()
-> n= int(s)
(Pdb) n
>/Users/michael/Github/sicp/err.py(4)()
->print 10 / n
任何時候都可以輸入命令p 變量名來查看變量:
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(Pdb) p s
'0'
(Pdb) p n
0
輸入命令q結束調試,退出程序:
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(Pdb) n
ZeroDivisionError:'integer division or modulo by zero'
>/Users/michael/Github/sicp/err.py(4)()
-> print 10 / n
(Pdb) q
這種通過pdb在命令行調試的方法理論上是萬能的,但實在是太麻煩了,如果有一千行代碼,要運行到第999行得敲多少命令啊。還好,我們還有另一種調試方法。
pdb.set_trace()
這個方法也是用pdb,但是不需要單步執行,我們只需要import pdb,然后,在可能出錯的地方放一個pdb.set_trace(),就可以設置一個斷點:
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# err.py
import pdb
s= '0'
n= int(s)
pdb.set_trace()# 運行到這里會自動暫停
print 10 / n
運行代碼,程序會自動在pdb.set_trace()暫停并進入pdb調試環境,可以用命令p查看變量,或者用命令c繼續運行:
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$ python err.py
>/Users/michael/Github/sicp/err.py(7)()
-> print 10 / n
(Pdb) p n
0
(Pdb) c
Traceback (most recent call last):
File"err.py", line 7,in
print 10 / n
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
這個方式比直接啟動pdb單步調試效率要高很多,但也高不到哪去。
IDE
如果要比較爽地設置斷點、單步執行,就需要一個支持調試功能的IDE。目前比較好的Python IDE有PyCharm:
http://www.jetbrains.com/pycharm/
另外,Eclipse加上pydev插件也可以調試Python程序。
小結
寫程序最痛苦的事情莫過于調試,程序往往會以你意想不到的流程來運行,你期待執行的語句其實根本沒有執行,這時候,就需要調試了。
雖然用IDE調試起來比較方便,但是最后你會發現,logging才是終極武器。
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