pdb

第4种方式是启动Python的调试器pdb,让程序以单步方式运行,可以随时查看运行状态。我们先准备好程序:

  1. # err.py
  2. s = '0'
  3. n = int(s)
  4. print(10 / n)

然后启动:

  1. $ python -m pdb err.py
  2. > /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(2)<module>()
  3. -> s = '0'

以参数-m pdb启动后,pdb定位到下一步要执行的代码-> s = '0'。输入命令l来查看代码:

  1. (Pdb) l
  2. 1 # err.py
  3. 2 -> s = '0'
  4. 3 n = int(s)
  5. 4 print(10 / n)

输入命令n可以单步执行代码:

  1. (Pdb) n
  2. > /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(3)<module>()
  3. -> n = int(s)
  4. (Pdb) n
  5. > /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(4)<module>()
  6. -> print(10 / n)

任何时候都可以输入命令p 变量名来查看变量:

  1. (Pdb) p s
  2. '0'
  3. (Pdb) p n
  4. 0

输入命令q结束调试,退出程序:

  1. (Pdb) q

这种通过pdb在命令行调试的方法理论上是万能的,但实在是太麻烦了,如果有一千行代码,要运行到第999行得敲多少命令啊。还好,我们还有另一种调试方法。

pdb.set_trace()

这个方法也是用pdb,但是不需要单步执行,我们只需要import pdb,然后,在可能出错的地方放一个pdb.set_trace(),就可以设置一个断点:

  1. # err.py
  2. import pdb
  3. s = '0'
  4. n = int(s)
  5. pdb.set_trace() # 运行到这里会自动暂停
  6. print(10 / n)

运行代码,程序会自动在pdb.set_trace()暂停并进入pdb调试环境,可以用命令p查看变量,或者用命令c继续运行:

  1. $ python err.py
  2. > /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(7)<module>()
  3. -> print(10 / n)
  4. (Pdb) p n
  5. 0
  6. (Pdb) c
  7. Traceback (most recent call last):
  8. File "err.py", line 7, in <module>
  9. print(10 / n)
  10. ZeroDivisionError: division by zero

这个方式比直接启动pdb单步调试效率要高很多,但也高不到哪去。

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