# 調試 程序能一次寫完并正常運行的概率很小，基本不超過1%。總會有各種各樣的bug需要修正。有的bug很簡單，看看錯誤信息就知道，有的bug很復雜，我們需要知道出錯時，哪些變量的值是正確的，哪些變量的值是錯誤的，因此，需要一整套調試程序的手段來修復bug。 第一種方法簡單直接粗暴有效，就是用`print`把可能有問題的變量打印出來看看： ``` # err.py def foo(s): n = int(s) print '>>> n = %d' % n return 10 / n def main(): foo('0') main() ``` 執行后在輸出中查找打印的變量值： ``` $ python err.py >>> n = 0 Traceback (most recent call last): ... ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero ``` 用`print`最大的壞處是將來還得刪掉它，想想程序里到處都是`print`，運行結果也會包含很多垃圾信息。所以，我們又有第二種方法。 ### 斷言 凡是用`print`來輔助查看的地方，都可以用斷言（assert）來替代： ``` # err.py def foo(s): n = int(s) assert n != 0, 'n is zero!' return 10 / n def main(): foo('0') ``` `assert`的意思是，表達式`n != 0`應該是`True`，否則，后面的代碼就會出錯。 如果斷言失敗，`assert`語句本身就會拋出`AssertionError`： ``` $ python err.py Traceback (most recent call last): ... AssertionError: n is zero! ``` 程序中如果到處充斥著`assert`，和`print`相比也好不到哪去。不過，啟動Python解釋器時可以用`-O`參數來關閉`assert`： ``` $ python -O err.py Traceback (most recent call last): ... ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero ``` 關閉后，你可以把所有的`assert`語句當成`pass`來看。 ### logging 把`print`替換為`logging`是第3種方式，和`assert`比，`logging`不會拋出錯誤，而且可以輸出到文件： ``` # err.py import logging s = '0' n = int(s) logging.info('n = %d' % n) print 10 / n ``` `logging.info()`就可以輸出一段文本。運行，發現除了`ZeroDivisionError`，沒有任何信息。怎么回事？ 別急，在`import logging`之后添加一行配置再試試： ``` import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) ``` 看到輸出了： ``` $ python err.py INFO:root:n = 0 Traceback (most recent call last): File "err.py", line 8, in <module> print 10 / n ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero ``` 這就是`logging`的好處，它允許你指定記錄信息的級別，有`debug`，`info`，`warning`，`error`等幾個級別，當我們指定`level=INFO`時，`logging.debug`就不起作用了。同理，指定`level=WARNING`后，`debug`和`info`就不起作用了。這樣一來，你可以放心地輸出不同級別的信息，也不用刪除，最后統一控制輸出哪個級別的信息。 `logging`的另一個好處是通過簡單的配置，一條語句可以同時輸出到不同的地方，比如console和文件。 ### pdb 第4種方式是啟動Python的調試器pdb，讓程序以單步方式運行，可以隨時查看運行狀態。我們先準備好程序： ``` # err.py s = '0' n = int(s) print 10 / n ``` 然后啟動： ``` $ python -m pdb err.py > /Users/michael/Github/sicp/err.py(2)<module>() -> s = '0' ``` 以參數`-m pdb`啟動后，pdb定位到下一步要執行的代碼`-&gt; s = '0'`。輸入命令`l`來查看代碼： ``` (Pdb) l 1 # err.py 2 -> s = '0' 3 n = int(s) 4 print 10 / n [EOF] ``` 輸入命令`n`可以單步執行代碼： ``` (Pdb) n > /Users/michael/Github/sicp/err.py(3)<module>() -> n = int(s) (Pdb) n > /Users/michael/Github/sicp/err.py(4)<module>() -> print 10 / n ``` 任何時候都可以輸入命令`p 變量名`來查看變量： ``` (Pdb) p s '0' (Pdb) p n 0 ``` 輸入命令`q`結束調試，退出程序： ``` (Pdb) n ZeroDivisionError: 'integer division or modulo by zero' > /Users/michael/Github/sicp/err.py(4)<module>() -> print 10 / n (Pdb) q ``` 這種通過pdb在命令行調試的方法理論上是萬能的，但實在是太麻煩了，如果有一千行代碼，要運行到第999行得敲多少命令啊。還好，我們還有另一種調試方法。 ### pdb.set_trace() 這個方法也是用pdb，但是不需要單步執行，我們只需要`import pdb`，然后，在可能出錯的地方放一個`pdb.set_trace()`，就可以設置一個斷點： ``` # err.py import pdb s = '0' n = int(s) pdb.set_trace() # 運行到這里會自動暫停 print 10 / n ``` 運行代碼，程序會自動在`pdb.set_trace()`暫停并進入pdb調試環境，可以用命令`p`查看變量，或者用命令`c`繼續運行： ``` $ python err.py > /Users/michael/Github/sicp/err.py(7)<module>() -> print 10 / n (Pdb) p n 0 (Pdb) c Traceback (most recent call last): File "err.py", line 7, in <module> print 10 / n ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero ``` 這個方式比直接啟動pdb單步調試效率要高很多，但也高不到哪去。 ### IDE 如果要比較爽地設置斷點、單步執行，就需要一個支持調試功能的IDE。目前比較好的Python IDE有PyCharm： [http://www.jetbrains.com/pycharm/](http://www.jetbrains.com/pycharm/) 另外，[Eclipse](http://eclipse.org/)加上[pydev](http://pydev.org/)插件也可以調試Python程序。 ### 小結 寫程序最痛苦的事情莫過于調試，程序往往會以你意想不到的流程來運行，你期待執行的語句其實根本沒有執行，這時候，就需要調試了。 雖然用IDE調試起來比較方便，但是最后你會發現，logging才是終極武器。