Python

 调试(debug)

• 将可疑环节的变量逐步打印出来，从而检查哪里是否有错。
  
• 让程序一部分一部分地运行起来。从核心功能开始，写一点，运行一点，再修改一点。
  
• 利用工具，例如一些IDE中的调试功能，提高调试效率。
  

 

Python CMD

python -m trace -t <py file>
python -m dis  <py file>

• 内置trace模块：打印所有执行的语句
  
• 内置dis模块：分析字节码
  

 

Linux 

 

strace -p pid      # 用系统命令跟踪系统调用

PyCharm Debug

• https://www.jetbrains.com/help/pycharm/quick-start-guide.html
• http://www.jetbrains.com/help/pycharm/debugging-code.html

• 代码的调试、运行 https://blog.csdn.net/u013088062/article/details/50130991
• Pycharm调试器总篇  https://blog.csdn.net/u013088062/article/details/50214459
• Pycharm调试器之断点篇  https://blog.csdn.net/u013088062/article/details/50216015

 

PySnooper

“贫民版”Python调试工具：https://github.com/cool-RR/PySnooper
- 允许执行以上相同的操作，只需为要调试的函数添加一个装饰器即可，而不需要构建正确的 print 打印。
- 将得到函数的详细日志，包括运行了哪些代码行、何时运行以及何时更改了局部变量。
- 使用简单，可以在任何庞大的代码库中使用，而无需进行任何设置。只需添加装饰器，并为日志输出地址指定路径，方法是将其路径指定为第一个参数。

 

参考信息

• 常用的Python调试工具：http://blog.jobbole.com/51062/
  
• Python 程序如何高效地调试？：https://www.zhihu.com/question/21572891
  
• Python 代码调试技巧：https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-pythondebugger/
• python调试：http://www.cnblogs.com/frchen/p/5752763.html