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程序能一次寫完并正常運(yùn)行的概率很小，基本不超過1%?？倳?huì)有各種各樣的bug需要修正。有的bug很簡(jiǎn)單，看看錯(cuò)誤信息就知道，有的bug很復(fù)雜，我們需要知道出錯(cuò)時(shí)，哪些變量的值是正確的，哪些變量的值是錯(cuò)誤的，因此，需要一整套調(diào)試程序的手段來修復(fù)bug。
第一種方法簡(jiǎn)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：
# err.py
def foo(s):
n = int(s)
print '>>> n = %d' % n
return 10 / n
def main():
foo('0')
main()執(zhí)行后在輸出中查找打印的變量值：
$ python err.py >>> n = 0 Traceback (most recent call last): ... ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
用print壞處是將來還得刪掉它，想想程序里到處都是print，運(yùn)行結(jié)果也會(huì)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：
# 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(dá)式n != 0應(yīng)該是True，否則，后面的代碼就會(huì)出錯(cuò)。
如果斷言失敗，assert語(yǔ)句本身就會(huì)拋出AssertionError：
$ python err.py Traceback (most recent call last): ... AssertionError: n is 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(dòng)Python解釋器時(shí)可以用-O參數(shù)來關(guān)閉assert：
$ python -O err.py Traceback (most recent call last): ... ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
關(guān)閉后，你可以把所有的assert語(yǔ)句當(dāng)成pass來看。
logging
把print替換為logging是第3種方式，和assert比，logging不會(huì)拋出錯(cuò)誤，而且可以輸出到文件：
# err.py
import logging
s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print 10 / nlogging.info()就可以輸出一段文本。運(yùn)行，發(fā)現(xiàn)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：
import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO)
看到輸出了：
$ python err.py INFO:root:n = 0 Traceback (most recent call last): File "err.py", line 8, inprint 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(jí)別，有debug，info，warning，error等幾個(gè)級(jí)別，當(dāng)我們指定level=INFO時(shí)，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(jí)別的信息，也不用刪除，最后統(tǒng)一控制輸出哪個(gè)級(jí)別的信息。
logging的另一個(gè)好處是通過簡(jiǎn)單的配置，一條語(yǔ)句可以同時(shí)輸出到不同的地方，比如console和文件。
pdb
第4種方式是啟動(dòng)Python的調(diào)試器pdb，讓程序以單步方式運(yùn)行，可以隨時(shí)查看運(yùn)行狀態(tài)。我們先準(zhǔn)備好程序：
# err.py s = '0' n = int(s) print 10 / n
然后啟動(dòng)：
$ python -m pdb err.py > /Users/michael/Github/sicp/err.py(2)() -> s = '0'
以參數(shù)-m pdb啟動(dòng)后，pdb定位到下一步要執(zhí)行的代碼-> s = '0'。輸入命令l來查看代碼：
(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(zhí)行代碼：
(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(shí)候都可以輸入命令p 變量名來查看變量：
(Pdb) p s '0' (Pdb) p n 0
輸入命令q結(jié)束調(diào)試，退出程序：
(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(diào)試的方法理論上是萬能的，但實(shí)在是太麻煩了，如果有一千行代碼，要運(yùn)行到第999行得敲多少命令啊。還好，我們還有另一種調(diào)試方法。
pdb.set_trace()
這個(gè)方法也是用pdb，但是不需要單步執(zhí)行，我們只需要import pdb，然后，在可能出錯(cuò)的地方放一個(gè)pdb.set_trace()，就可以設(shè)置一個(gè)斷點(diǎn)：
# err.py import pdb s = '0' n = int(s) pdb.set_trace() # 運(yùn)行到這里會(huì)自動(dòng)暫停 print 10 / n
運(yùn)行代碼，程序會(huì)自動(dòng)在pdb.set_trace()暫停并進(jìn)入pdb調(diào)試環(huán)境，可以用命令p查看變量，或者用命令c繼續(xù)運(yùn)行：
$ 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(gè)方式比直接啟動(dòng)pdb單步調(diào)試效率要高很多，但也高不到哪去。
IDE
如果要比較爽地設(shè)置斷點(diǎn)、單步執(zhí)行，就需要一個(gè)支持調(diào)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(diào)試Python程序。
小結(jié)
寫程序最痛苦的事情莫過于調(diào)試，程序往往會(huì)以你意想不到的流程來運(yùn)行，你期待執(zhí)行的語(yǔ)句其實(shí)根本沒有執(zhí)行，這時(shí)候，就需要調(diào)試了。
雖然用IDE調(diào)試起來比較方便，但是最后你會(huì)發(fā)現(xiàn)，logging才是終極武器。
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