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  • python基础——调试

     

    python基础——调试

      

      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。

      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:

    >>> n = 0
    Traceback (most recent call last):
      ...
    ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

      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。

     

    断言

      凡是用print()来辅助查看的地方,都可以用断言(assert)来替代

    ef 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

        

      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

        

      关闭后,可以把所有的assert语句当成pass来看。

    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?

        

      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:

        

      这就是logging的好处,它允许你指定记录信息的级别,有debuginfowarningerror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,debuginfo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。

    pdb

      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:

    s = '0'
    n = int(s)
    print(10 / n)

      然后启动:

        

      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:

        

      输入命令n可以单步执行代码:

        

      任何时候都可以输入命令p 变量名来查看变量

        

      输入命令q结束调试,退出程序:

    (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:

    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:

         

      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。

    IDE

      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:

      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莫过于调试,程序往往会以你意想不到的流程来运行,你期待执行的语句其实根本没有执行,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

    参考源码:

      do_assert.py:

     1 #python 调试   示例
     2 #断言assert示例
     3 #2016-8-31 20:25:15
     4 #MengmengCoding
     5 # -*- coding: utf-8 -*-
     6 
     7 def foo(s):
     8     n=int(s)
     9     assert n!=0,'n is zero!'
    10     return 10/n
    11     
    12 def main():
    13     foo('0')
    14     
    15 main()
    View Code

      do_logging.py:

     1 #python 调试   示例
     2 #logging示例
     3 #2016-8-31 20:31:56
     4 #MengmengCoding
     5 # -*- coding: utf-8 -*-
     6 
     7 import logging
     8 logging.basicConfig(level=logging.INFO)
     9 s='0'
    10 n=int(s)
    11 logging.info('n=%d' %n)
    12 print(10/n)
    View Code

      do_pdb.py:

     1 #python 调试   示例
     2 #pdb示例
     3 #2016-8-31 20:44:55
     4 #MengmengCoding
     5 # -*- coding: utf-8 -*-
     6 
     7 import pdb 
     8 
     9 
    10 s='0'
    11 n=int(s)
    12 pdb.set_trace()    #运行到这里会自动暂停
    13 print(10/n)
    View Code

      

      

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