Python学习笔记——调试logging&pdb

内容整理于廖雪峰官网

logging

调试中需要知道出错时，哪些变量的值是正确的哪些变量的值是错误的。

• print

可以用print输出值，在输出中查找打印的变量值。但需要在调试后删除print()。

• assert

assert expression[ , arguments]可省略arguments参数
相当于
if not expression:
raise AssertionError(arguments)

assert n != 0, 'n is zero!
使用断言语句，如果n=0，则输出AssertionError: n is zero

assert可以在启动python解释器的时候关闭，是大写字母O：$ python -O err.py（$表示命令行中输入，实际并不要输入$）

• logging
  不会抛出错误，可以输出到文件。
  1、logging通过配置level，允许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。可以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。
  2、通过简单的配置，logging一条语句可以同时输出到不同的地方，比如console和文件。

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print(10 / n)

pdb

• pdb
  在Jupyter中，使用%pdb on，在出现异常后自动进入调试模式。p 变量名 输出变量，c 继续运行，up返回异常的上层函数。
• pdb.set_trace()
  不需要单步执行，import pdb，在可能出错的地方放置pdb.set_trace()就可以设置断点。特别适用于较长的程序。
  出现Pdb调试之后，使用命令 p 变量名输出变量，命令 c继续运行。

# 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)

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/