python用print调试程序

本文探讨了如何利用print语句在数据库操作中进行快速有效的调试,通过实例如何检查读取成功,确保代码执行正确,特别关注常见错误如混淆=和==。
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与使用复杂繁琐的断点不同,使用print语句可以在你想要的任何地方进行显示和调试,而且编译后不会影响程序运行。
在这里插入图片描述
这里print可以检验是否成功读取。
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往往在这些数据库读取语句都会出现错误,在读取后进行print可以检验是否成功。
甚至可以每一步一个(在关键部位),检验语句是否正确执行,特别可以杜绝那些=和==混用的情况。

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

### Python IDLE 的调试程序功能及其使用方法 #### 调试功能概述 Python 自带的开发工具 IDLE 提供了一定程度上的调试能力,尽管它的功能相对简单,但对于初学者来说已经足够强大。IDLE 支持通过设置断点、单步执行以及监控变量等方式来帮助用户排查代码中的问题[^1]。 #### 启动与界面布局 在启动 IDLE 之后,默认会进入 Python Shell 界面。为了更好地进行调试操作,可以切换到编辑器模式(Editor),在这里可以直接加载或编写待测试的 Python 文件[^2]。 #### 添加断点 要在某个具体的代码行上停止程序运行以便深入检查当时的上下文信息,可以在目标代码行处右击鼠标并选择 “Set Breakpoint”。一旦设置了断点,对应的代码行将会被高亮标记出来,通常表现为背景颜色的变化,例如变成黄色[^5]。 #### 开启调试器 成功安装好需要调试的脚本以后,按下 F5 键或者从菜单栏选取 [Run] -> [Run Module] 来启动这个模块。与此同时,在新弹出的 Python 解释器命令行窗口里确认 [Debug] -> [Debugger] 是否已经被勾选启用;如果一切正常的话,“[DEBUG ON]” 应该会在提示符前显现出来表明当前处于调试状态下运作当中[^3]。 #### 控制流管理 借助 Debug Control 对话框内的按钮组合实现对应用程序执行路径更加精细入微的操作: - Step Into (F7): 进入函数内部逐条指令解析; - Over Current Function Call(F8): 不展开子函数细节仅跳过整个调用过程继续前进; - Out Of Current Function Call(F9): 直接返回至上层调用位置不再关注局部范围的行为表现; 另外还有 Continue(Ctrl+F5) 功能可以让暂停下来的进程重新不受干扰地全速向前推进直至下一个预设好的停驻节点为止[^3]。 #### 利用日志增强诊断体验 虽然内置调试工具提供了基础的支持服务满足日常需求,但有时候我们还希望获取更多的动态反馈数据辅助判断逻辑走向是否符合预期设想。这时候引入 logging 模块就显得尤为重要了。通过对各级别的消息分别设定不同的输出策略,我们可以灵活应对各种复杂场景下的追踪任务。下面给出一段示范代码展示如何结合两者优势共同作业: ```python import logging # 初始化日志配置 logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') def factorial(n): """计算 n! 并记录每一步骤""" logging.debug(f'Start of factorial({n})') result = 1 for i in range(1, n + 1): result *= i logging.debug(f'i={i}, result={result}') logging.debug(f'End of factorial({n}), final result={result}') return result print(factorial(5)) ``` 此段落描述了怎样运用 `logging` 函数库配合自定义的消息模板定制专属的日志样式,并且将其融入实际业务流程之中以期达到最佳效果[^4]。 ---
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