调试Python程序代码的几种方法总结

来源:网络整理 作者:2018年01月14日 11:22
关键词:python程序

这篇文章主要介绍了调试Python程序代码的几种方法总结,文中代码基于Python2.x版本,需要的朋友可以参考下

程序能一次写完并正常运行的概率很小,基本不超过1%。总会有各种各样的bug需要修正。有的bug很简单,看看错误信息就知道,有的bug很复杂,我们需要知道出错时,哪些变量的值是正确的,哪些变量的值是错误的,因此,需要一整套调试程序的手段来修复bug。

第一种方法简单直接粗暴有效,就是用print把可能有问题的变量打印出来看看:

调试Python程序代码的几种方法总结

执行后在输出中查找打印的变量值:

调试Python程序代码的几种方法总结

用print最大的坏处是将来还得删掉它,想想程序里到处都是print,运行结果也会包含很多垃圾信息。所以,我们又有第二种方法。

断言

凡是用print来辅助查看的地方,都可以用断言(assert)来替代:

调试Python程序代码的几种方法总结

assert的意思是,表达式n!=0应该是True,否则,后面的代码就会出错。

如果断言失败,assert语句本身就会抛出AsserTIonError:

调试Python程序代码的几种方法总结

程序中如果到处充斥着assert,和print相比也好不到哪去。不过,启动Python解释器时可以用-O参数来关闭assert:

调试Python程序代码的几种方法总结

关闭后,你可以把所有的assert语句当成pass来看。

logging

把print替换为logging是第3种方式,和assert比,logging不会抛出错误,而且可以输出到文件:

调试Python程序代码的几种方法总结

logging.info()就可以输出一段文本。运行,发现除了ZeroDivisionError,没有任何信息。怎么回事?

别急,在importlogging之后添加一行配置再试试:

调试Python程序代码的几种方法总结

看到输出了:

调试Python程序代码的几种方法总结

这就是logging的好处,它允许你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。这样一来,你可以放心地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。

logging的另一个好处是通过简单的配置,一条语句可以同时输出到不同的地方,比如console和文件。

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