用PDB库调试Python程序

本文介绍Python内置调试工具pdb的基本使用方法,包括设置断点、单步执行、查看变量等核心功能,并展示了如何利用pdb进行异常后的堆栈跟踪。
Python自带的pdb库,发现用pdb来调试程序还是很方便的,当然了,什么远程调试,多线程之类,pdb是搞不定的。

用pdb调试有多种方式可选:

1. 命令行启动目标程序,加上-m参数,这样调用myscript.py的话断点就是程序的执行第一行之前
python -m pdb myscript.py

2. 在Python交互环境中启用调试
>>> import pdb
>>> import mymodule
>>> pdb.run(‘mymodule.test()’)

3. 比较常用的,就是在程序中间插入一段程序,相对于在一般IDE里面打上断点然后启动debug,不过这种方式是hardcode的

if __name__ == "__main__":
a = 1
import pdb
pdb.set_trace()
b = 2
c = a + b
print (c)

然后正常运行脚本,到了pdb.set_trace()那就会定下来,就可以看到调试的提示符(Pdb)了

常用的调试命令

h(elp),会打印当前版本Pdb可用的命令,如果要查询某个命令,可以输入 h [command],例如:“h l” — 查看list命令
l(ist),可以列出当前将要运行的代码块

在交互环境中通常使用pdb.run来调试:

import pdb
 
def pdb_test(arg):
    for i in range(arg):
        print(i)
    return arg
 
pdb.run("pdb_test(3)")

 

 b 函数名、行号

     打断点,b可以查询所有的断点。

(Pdb) b pdb_test
Breakpoint 1 at c:\users\plpcc\desktop\pdbtest.py:3
(Pdb) b
Num Type         Disp Enb   Where
1   breakpoint   keep yes   at c:\users\plpcc\desktop\pdbtest.py:3

 

  c:

     运行程序,直到遇到断点。

(Pdb) c
> c:\users\plpcc\desktop\pdbtest.py(4)pdb_test()
-> for i in range(arg):

 

   l:

     查看断点周围的代码

(Pdb) l
  1     import pdb
  2    
  3 B   def pdb_test(arg):
  4  ->      for i in range(arg):
  5             print(i)
  6         return arg
  7    
  8     pdb.run("pdb_test(3)")

 

  a:

     查看参数

(Pdb) a
arg = 3

 

  s, n:

     单步运行,区别s会进入路径中的函数,n不会进入 

  p:

     查看表达式的值

(Pdb) p i
0

  condition:

     条件断点,只有条件为true断点才命中

> c:\users\plpcc\desktop\pdbtest.py(5)pdb_test()
-> print(i)
(Pdb) l
  1     import pdb
  2    
  3     def pdb_test(arg):
  4         for i in range(arg):
  5 B->          print(i)
  6         return arg
  7    
  8     pdb.run("pdb_test(3)")
[EOF]
(Pdb) b
Num Type         Disp Enb   Where
2   breakpoint   keep yes   at c:\users\plpcc\desktop\pdbtest.py:5
(Pdb) condition 2 i==1   //i==1时才触发断点2
New condition set for breakpoint 2.
(Pdb) b
Num Type         Disp Enb   Where
2   breakpoint   keep yes   at c:\users\plpcc\desktop\pdbtest.py:5
    stop only if i==1
(Pdb) c
0                       //i==0直接打印未断住
> c:\users\plpcc\desktop\pdbtest.py(5)pdb_test()
-> print(i)             //触发断点,i==1
(Pdb) p i
1

  bt:

      查看调用堆栈

(Pdb) bt
  c:\python33\lib\bdb.py(405)run()
-> exec(cmd, globals, locals)
  <string>(1)<module>()
> c:\users\plpcc\desktop\pdbtest.py(5)pdb_test()
-> print(i)

  r:

      执行到函数返回

(Pdb) r
1
2
--Return--
> c:\users\plpcc\desktop\pdbtest.py(6)pdb_test()->3 //代码位置、函数返回值->3
-> return arg                                       //代码位置的语句
(Pdb) l
  1     import pdb
  2    
  3     def pdb_test(arg):
  4         for i in range(arg):
  5             print(i)
  6  ->      return arg
  7    
  8     pdb.run("pdb_test(3)")

 

通过pdb.set_trace() 在代码中指定位置嵌入一个断点,通常可以通过调试开关来控制

import pdb
 
__DEBUG__ = True
 
def pdb_test(arg):
    if True == __DEBUG__:
        pdb.set_trace()
    for i in range(arg):
        print(i)
    return arg
 
pdb_test(3)

 

 运行后在pdb.set_trace()位置被断住,当__DEBUG__ = False,代码正常运行

> c:\users\plpcc\desktop\pdbtest.py(8)pdb_test()
-> for i in range(arg):
(Pdb) l
  3     __DEBUG__ = True
  4    
  5     def pdb_test(arg):
  6         if True == __DEBUG__:
  7             pdb.set_trace()
  8  ->      for i in range(arg):
  9             print(i)
 10         return arg
 11    
 12     pdb_test(3)
[EOF]

 

通过pdb.pm()进行事后调试,可以跟踪异常程序最后的堆载信息:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\plpcc\Desktop\pdbTest.py", line 13, in <module>
    pdb_test(3)
  File "C:\Users\plpcc\Desktop\pdbTest.py", line 10, in pdb_test
    1/0
ZeroDivisionError: division by zero
>>> import pdb
>>> pdb.pm()
> c:\users\plpcc\desktop\pdbtest.py(10)pdb_test()
-> 1/0
(Pdb) l
  5     def pdb_test(arg):
  6         if True == __DEBUG__:
  7             pdb.set_trace()
  8         for i in range(arg):
  9             print(i)
 10  ->          1/0
 11         return arg
 12    
 13     pdb_test(3)

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减存、消息队列削峰、数据乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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