调试

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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：

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

用 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：

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：

$ python -O err.py
Traceback (most recent call last):
  ...
ZeroDivisionError: division by zero

关闭后，你可以把所有的 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：

$ 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。

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：

# err.py
s = '0'
n = int(s)
print(10 / n)

然后启动：

$ python -m pdb err.py
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(2)<module>()
-> s = '0'

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：

(Pdb) l
  1     # err.py
  2  -> s = '0'
  3     n = int(s)
  4     print(10 / n)

输入命令 n 可以单步执行代码：

(Pdb) n
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(3)<module>()
-> n = int(s)
(Pdb) n
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(4)<module>()
-> print(10 / n)

任何时候都可以输入命令 p 变量名 来查看变量：

(Pdb) p s
'0'
(Pdb) p n
0

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：

# err.py
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：

$ python err.py 
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(7)<module>()
-> print(10 / n)
(Pdb) p n
0
(Pdb) c
Traceback (most recent call last):
  File "err.py", line 7, in <module>
    print(10 / n)
ZeroDivisionError: division by zero

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：

Visual Studio Code：https://code.visualstudio.com/，需要安装 Python 插件。

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

do_logging.py

do_pdb.py