python 非IDE debug

本文介绍两种在Python中使用pdb进行调试的方法:通过命令行参数启动调试会话和在代码中设置断点。文中还列举了pdb支持的基本命令及其作用。

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两种方法

1.在python解释器中使用:

$ python -m pdb my_script.py

2.在脚本中运行

在需要设置断点的地方,插入方法 pdb.set_trace()
举例:

import pdb
def make_bread():
    pdb.set_trace()
    return "I don't have time"
print(make_bread())

执行结果:

>>> print(make_bread())
> <pyshell#2>(4)make_bread()
(Pdb) n                                             #执行下一句
--Return--
> <pyshell#2>(4)make_bread()->"I don't have time"   #下一句是`return "I don't have time"`
(Pdb) c                                             #继续执行
I don't have time                                   #输出
>>> 

其中debug有用到一些语法:

命令用途
break 或 b设置断点
continue 或 c继续执行程序
list 或 l查看当前行的代码段
step 或 s进入函数
return 或 r执行代码直到从当前函数返回
exit 或 q中止并退出
next 或 n执行下一行
pp打印变量的值
help帮助
### Python调试方法和常用工具 在开发过程中,调试是一个重要的环节。以下是Python中常用的调试方法以及相关工具: #### 1. 使用`print()`函数 最简单的方式就是通过打印变量的值或者程序的状态到标准输出来定位问题所在[^3]。 ```python def add(a, b): result = a + b print(f"Result of {a} + {b}: {result}") # Debugging line return result ``` 这种方法虽然直观易懂,但对于复杂的项目来说不够灵活且难以管理。 #### 2. 利用异常机制 可以在可能出错的位置主动抛出异常,并利用 `try-except` 块捕获这些异常从而获取更多信息[^2]。 ```python def divide(x, y): try: res = x / y except ZeroDivisionError as e: print("Caught an exception:", str(e)) else: return res ``` 这种方式不仅能够帮助发现逻辑上的缺陷还能增强应用程序健壮性。 #### 3. Logging模块 相比单纯的`print()`语句,`logging`库提供了更强大的功能,比如设置不同的日志等级(DEBUG、INFO、WARNINGS等),并且可以根据需求调整显示哪些种类的消息[^4]。 ```python import logging logger = logging.getLogger(__name__) logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) def subtract(a, b): logger.debug(f'Subtracting {b} from {a}') diff = a - b logger.info(f'Result after subtraction: {diff}') return diff ``` 此方法适合大型应用因为其灵活性高而且不会污染最终用户的界面。 #### 4. GDB (GNU Debugger) 对于嵌入C扩展或其他低级组件的情况,可以考虑使用GDB来进行深入分析尽管这需要额外的支持如编译时加入调试符号选项[-g][^1]。 #### 5. IDE内置调试器 现代集成开发环境(IDE),像PyCharm、VSCode都配备了图形化的调试支持,它们允许开发者单步执行代码、查看当前堆栈帧中的局部变量等内容而无需修改源码即可完成大部分常规排查工作。 ```plaintext # Example setup in VS Code launch.json file. { "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "Python: Current File", "type": "python", "request": "launch", "program": "${file}" } ] } ``` 以上列举了几种常见的Python调试技术及其应用场景;实际操作当中应依据具体情况选取最适合自己的方案。
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