我们在写代码的时候,往往会有一大堆错误。我们该如何调试呢?
用print语句打印
我们可以用print语句打印我们想要的内容,然后在输出中查看。
print "hah"
但是在调试之后,我们还需要手动删除print语句,比较麻烦。
assert
前面用print的地方,我们可以使用assert
语句来替代。
例如:
def foo(s):
s = int(s)
assert s != 0, "s is Zero"
return 10.0 / s
foo('0')
assert
语句后紧跟着一句判断语句,再更着错误信息。
如果判断语句不符合,则抛出一个AssertionError
.例如:
Traceback (most recent call last):
File "/Users/W/Code/Python/Demo/AssertDemo.py", line 7, in <module>
foo('0')
File "/Users/W/Code/Python/Demo/AssertDemo.py", line 3, in foo
assert s != 0, "s is Zero"
AssertionError: s is Zero
我们可以在执行的时候带上参数-o
统一关闭assert。关闭后,assert语句就不再生效。
logging
可以将print语句替换成logging。logging不会像assert那样抛出错误信息。
logging的好处有很多,一个是可以制定输出特定级别的信息。
Level: CRITICAL Numeric value: 50
Level: ERROR Numeric value: 40
Level: WARNING Numeric value: 30
Level: INFO Numeric value: 20
Level: DEBUG Numeric value: 10
Level: NOTSET Numeric value: 0
我们可以用
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
对logging进行简单的配置。小于该level的warning都会被忽略。
另外我们也可以对logging输出的位置进行配置,例如是输出到console还是到某一个debug文件。
关于更多logging的配置,可以阅读:https://segmentfault.com/a/11...。
调试器 pdb,the python debugger
pdb的启动方式为
python -m pdb test.py
pdb常用的命令
n: 即next,用于执行下一步
l: 应该是list,查看下面要执行的代码
p 变量名: p应该是parameter的首字母,查看某一个变量的值
q: quit, 退出程序
pdb可以控制python的一步一步执行,理论上是万能的debugger。但是在处理很长的代码的时候,显得效率低下。
分析一下我们的需求,我们其实是需要在一些关键的点设置一下断点,让我们看一下执行的结果即可,而不是像前面那样查看每一步。
接下来我们就来看一下pdb.set_trace()
.
pdb.set_trace()
我们只需要在让程序暂停的地方写一行代码:
pdb.set_trace()
Python编辑器在遇到pdb.set_trace()
时候,程序就会暂停,我们就可以用上面提到的pdb命令来查看各个参数的值了。
当然,很多现代化的IDE比如Pycharm等都提供了很多方便的可视化的debug工具,可以很方便的上手。
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