python 调试大法-大笨蛋的笔记

说在前面

　　我觉得没有什么错误是调试器无法解决的，如果没有，那我再说一遍，如果有，那当我没说

一、抛出异常

　　可以通过 raise 语句抛出异常，使程序在我们已经知道的缺陷处停下，并进入到 except 语句

　　

　　raise句法：

　　　　raise关键字

　　　　调用的异常函数名 ValueError （这个函数必须是异常类或一个实例）

　　　　传递给 ValueError 的字符串，包含有用的出错信息

>>> raise ValueError('This is a error message')
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#24>", line 1, in <module>
    raise ValueError('This is a error message')
ValueError: This is a error message

　　然后使用 try...except 语句来对抛出的异常做处理

　　通常我们在函数本身中抛出异常，然后在调用该函数的地方使用 try...except 语句处理异常

#定义一个简单的int类型的加法器
def calculator(num1,num2):
    if isintance(num1,int)and isintance(num2,int):
        raise Exception('Symbol must be a int type number.')
    return num1+num2

print('please enter two number:')
num1=input()
num2=input()
#在调用函数的地方使用try语句
try:
    print(calculator(num1,num2))
except Exception as err:
    print('发生了一个错误:'+str(err))
#另一种使用情况
try:
            print(key)
            return self[key]
        except KeyError:#如果在上面遇见了keyError
            raise AttributeError(r"'%s' don't have attribute '%s'"%#就抛出这个AttributeError类型的错误，顺序别弄错
(self.__class__.name,key))

　　

　　注意上面的 as 语句取得 str ，如果不取也是可以的

　　

　　运行示例：

 RESTART: C:/Users/Administrator.SC-201605202132/AppData/Local/Programs/Python/Python37/boxPrint.py
please enter two number:
1
s
发生了一个错误:name 'isintance' is not defined
>>> 

二、取的反向跟踪的字符串

　　当程序运行出现错误时，python会生成一些错误信息，这些错误信息被称为“反向跟踪”，它包含了出错信息、导致该错误的代码行号，和导致 该错误的函数调用 的 序列，这个序列被称为调用栈。

　　只要抛出的异常没有被处理，python就会显示反向跟踪

　　以下面程序来展示我们对反向跟踪的解读

　　

def spam():
    bacon()
def bacon():
    raise Exception('This is the error message')

spam()

　　这就是反向跟踪:

Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/Administrator.SC-201605202132/AppData/Local/Programs/Python/Python37/errorExample.py", line 6, in <module>
    spam()
  File "C:/Users/Administrator.SC-201605202132/AppData/Local/Programs/Python/Python37/errorExample.py", line 2, in spam
    bacon()
  File "C:/Users/Administrator.SC-201605202132/AppData/Local/Programs/Python/Python37/errorExample.py", line 4, in bacon
    raise Exception('This is the error message')
Exception: This is the error message

　　我们应该从下往上阅读方向跟踪，通过反向跟踪我们可以知道，这个错误发生在第5行，在bacon函数中；这次特定的bacon调用发生在第2行，spam函数中，而spam函数又是在第6行被调用的。这样，在从多个位置调用函数的程序中，调用栈就能帮助你确定那次调用导致了错误。

调用 traceback.format_exc() 得到反向跟踪的字符串形式

　　前面说过，如果抛出的异常没有被处理，python才会显示反向跟踪。假如我们既想用except处理错误，又想要获得出错信息，就可以用这个函数，需要导入 traceback 模块

　　例如，我们可以在程序出现错误时还能继续运行，同时把错误信息记录到日志中。在程序结束后调试程序时，我们就根据日志里记录的信息去调试

　　

>>> import traceback
>>> try:
	raise Exception('This is a error message')
except:
	errorFile=open('errorInfo.txt','w')
	errorFile.write(traceback.format_exc())　　#使用tracback.format_exc()获得反向跟踪的字符串形式
	errorFile.close()
	print('The traceback info was written to errorInfo.txt')

112    #返回的是写入的字符个数
The traceback info was written to errorInfo.txt
>>>

　　errorInfo.txt的内容：

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#8>", line 2, in <module>
Exception: This is a error message

　　

三、断言assert语句

　　举一个例子。你从学校毕业以后，很久都没有找到工作，有一天你找了一个兼职：宝石大管家。小孩需要拿着与他们身份匹配的标识才能在别处领到宝石，这个标识在你这里领取，你工作做得不错，才做了五分钟就被老板任命为了区域经理，你觉你年纪轻轻就已经成为了二龙山云霄飞车街区的揸Fit人、并且一手建立了二龙山游乐场宝石交易的游戏法则，觉得人生巅峰也不过如此，但是，沉迷于自我陶醉的你根本不知道，你将一个错误的标识给了一个小朋友，导致他没有领到宝石。结果他叫他哥哥来打你了一顿。然后你老板觉得你辜负了他对你的栽培，然后一气之下把你开了，工资当然没有结。最惨的是，你的衣服丢了，当时你为了用肚脐眼上的伤疤吓唬他就把衣服脱了，结果他竟然也有同样的伤疤，然后又被他打了一顿，然后，你的衣服就丢了。你知道这是你最宝贵的财富，因为这是当年女神赠你的礼物，你永远也忘不了毕业那天，在你的寝室楼下，他轻轻的把袋子递给了你，那天你们说了很多，他说感谢你四年来对他的照顾，但是他妈妈不让他谈恋爱，所以让你再等等，你和他一直聊到晚上10点，只为了能当面向他说一句晚安，他很欣赏你的执着，离别之际对你许下了一个承诺：她说假如有一天这件衣服变成了绿色，他一定和你结婚。你知道，这下肯定没有希望了。不仅失去了工作，你失去了爱情。你以为丢了衣服，就再也没机会和他结婚了，万万没想到，最后你们还是成为了夫妻。那天你回来以后就去了网吧，看见旁边的人在写代码，他周围散落的零食包装代表着富有，这一切都被你看在眼里，你知道你看到了希望，然后你就开始学编程了，由于你过人的天赋，没出几十年你就自己创办了一家公司，和阿里啪啪，中国移不动等大公司都建立了不同程度的合作关系，且业务往来十分密切，身边的人都夸你有出息，只是在深夜的时候，你常常想起当年的那个他，你祈求老天再给你一次机会，终于有一天，你qq收到了他的信息，她说要来找你，你在城市最有档次的地方约她吃饭，他一眼就认出来了你，你很开心，你觉得他一点都没变，还是原来的样子，他没有问你衣服的事情，只是不停的向你道歉说是手误当时才把你删了，其实他这些年一直在找你，这次找到你了，就是要和你结婚，你十分激动，但是你强忍着激动的心情，劝他在考虑考虑，他摇了摇头，从他眼神里流露出来的坚定瞬间击垮了你，你再也控制不了自己了，你拿出了那次做兼职留下的宝石钻戒，你一直把它带在身上，就是等着机会到来，他想都没想就一口答应了你的求婚。看到他对你如此信赖，你暗暗发誓一定要用全部的智商去爱她，晚上他非要枕着你的胳膊睡觉，你虽然觉的不舒服但还是让他枕了一夜，你做了一个梦，梦见你们有了自己的孩子，那件衣服也被你找到了 衣服上还写着“前方高能”几个字，这是你睡得最舒服的一个晚上，你早早就醒来了，发现他也已经起来了，就在床边上坐着，但令你不解的是，看到你睁开了眼睛，他的表情忽然很激动，sua的一声就哭了，等他冷静下来你才知道。原来，你应经昏迷了8年了，8年前，你去买早餐就再也没有回来，你出了车祸，昏迷了8年，留下他和他腹中的孩子。他说这些年他从来没有想过放弃你，他对你的爱帮助他克服了许多困难。如今你醒了，他终于成功了，他高兴的留下了激动的泪水，你也很开心。于是从此以后，你们一家三口过上了幸福的生活。

　

　　“断言”在这个工作流程当中，就是用来检查 你是否把牌发对了 的一个机制。为了避免这样的情况，我们就添加“断言”来检查。

　   assert语句包含：

　　assert关键字、要判断的条件、逗号、条件为False时显示的字符串

>>> podBayDoorStatus='open'  #吊舱门的状态
>>> assert podBayDoorStatus=='open','podBayDoorStatus需要设置为open'
#这里结果没有错
>>> podBayDoorStatus='other content'
>>> assert podBayDoorStatus=='open','podBayDoorStatus需要设置为open'
#这里结果出错了
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#13>", line 1, in <module>
    assert podBayDoorStatus=='open','podBayDoorStatus需要设置为open'
AssertionError: podBayDoorStatus需要设置为open
>>>

　　我们在程序中为某个变量赋值后，基于 这个变量是这个值 的假定，我们可能写下了大量的代码，即这些代码依赖这个值，才能正确工作。说以我们添加一个断言，确保假定的变量值是对的。

　　对于这种情况，我们使用assert让程序立即崩溃就，以减少寻找缺陷的时间，我们不应用 try except 抛出异常，因为这是程序员的错误，而不是用户的错误，对于那些可以恢复的错误（如文件没有找到，用户输入了无效的数据）则应该用抛出异常来处理

　　

　　在交通灯模拟中使用断言

　　

　　你在编写一个交通信号灯的模拟程序。代表路口信号灯的数据结构是一个字典：

market_2nd={'ns':'green','ew':'red'}#ns南北向，ew东西向

　　你希望编写一个函数 switchLight() ，他接受一个路口字典作为参数，并切换红路灯

　　你可能认为 switchLight() 只要将每一种灯按顺序切换到下一种颜色： ‘green‘ 值应该切换到 'yellow' ， 'yellow' 应该切换到 'red' , 'red' 应该切换到 'green' 实现这个功能的代码：

def switchLights(stoplight):
    for key in stoplight.keys():
        if stoplight[key]=='green':
            stoplight[key]='yellow'
        elif stoplight[key]=='yellow':
            stoplight[key]='red'
        elif stoplight[key]=='red':
            stoplight[key]='green'

　　这样的运行结果：

>>>
 RESTART: C:\Users\Administrator.SC-201605202132\AppData\Local\Programs\Python\Python37\forTest.py
{'ns': 'yellow', 'ew': 'green'}
{'ns': 'red', 'ew': 'yellow'}
{'ns': 'green', 'ew': 'red'}

　　

　　你应该发现第一次的输出是错误的，因为南北向和东西向总应该有一个是红色的，如果不是，那么就会出现汽车相撞，为了避免这样的缺陷出现，你应该添加断言

market_2nd={'ns':'green','ew':'red'}#ns南北向，ew东西向

def switchLights(stoplight):
    for key in stoplight.keys():
        if stoplight[key]=='green':
            stoplight[key]='yellow'
        elif stoplight[key]=='yellow':
            stoplight[key]='red'
        elif stoplight[key]=='red':
            stoplight[key]='green'
    assert 'red' in stoplight.values(),'交通灯都不是红色的'+str(stoplight)　　　　　　　　#在函数里面添加断言
switchLights(market_2nd)
print(market_2nd)
switchLights(market_2nd)
print(market_2nd)
switchLights(market_2nd)
print(market_2nd)

　　

　　假如你没有看出来这个代码有问题，然后也没有使用断言，当你从运行结果发现问题时，或许要好多时间才能发现问题出现在 stwitchLight 函数中

禁用断言

　　当我们开发测试的时候，我们可以使用断言来帮助我们更早的发现错误，但是程序交付的时候应该是没有缺陷的，这时就不在需要断言了，我们可以在运行python时传入-O选项来禁用断言

　　需要从终端窗口运行程序时使用 >>>从终端运行程序<<<

　　

四、日志

　　记日志是一种很好的方式，让我们可以理解程序中发生的事，以及事情发生的顺序。python中的 logging 模块让你能很容易的创建自定义的消息记录。这些日志消息列出了你指定的 任何变量 当时的值。缺失日志消息表明有一部分代码被跳过了，从未执行

　　

　　4.1使用日志模块

　　

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,format=' %(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

　　我们使用 logging.debug('string') 来打印日志信息，这个 debug() 函数会调用 basicConfig ，所以我们第二行是指定打印信息的格式

　　python记录一个时间的日志时，他会创建一个 logRecord 对象，保存关于该事件的信息。

　　 logging.debug() 调用不仅打印出了我们传递给他的信息，而且包含时间戳和一个单词DEBUG

　　

　　我们以下面的程序为例，展示使用日志来调试程序的大致过程

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,format=' %(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logging.debug('Start of program')

def factorial(n):
    logging.debug('Start of factorial(%s%%)' %(n))  #这里的两个%是什么意思？或许是匹配basicConfig()里format里的后两个参数？
    total=1
    for i in range(n+1):
        total*=i
        logging.debug('i is '+str(i)+', total is '+str(total))
    logging.debug('End of factorial(%s%%)'%(n))
    return total

print(factorial(5))
logging.debug('End of program')

　　运行结果：

 RESTART: C:/Users/Administrator.SC-201605202132/AppData/Local/Programs/Python/Python37/facatorialLog.py
 2019-03-06 17:39:10,889 - DEBUG - Start of program
 2019-03-06 17:39:10,938 - DEBUG - Start of factorial(5%)
 2019-03-06 17:39:10,973 - DEBUG - i is 0, total is 0
 2019-03-06 17:39:11,001 - DEBUG - i is 1, total is 0
 2019-03-06 17:39:11,030 - DEBUG - i is 2, total is 0
 2019-03-06 17:39:11,058 - DEBUG - i is 3, total is 0
 2019-03-06 17:39:11,083 - DEBUG - i is 4, total is 0
 2019-03-06 17:39:11,108 - DEBUG - i is 5, total is 0
 2019-03-06 17:39:11,132 - DEBUG - End of factorial(5%)
0
 2019-03-06 17:39:11,187 - DEBUG - End of program

　　从里面我们可以看到i是从0开始的，这就导致了total变量总是0，当然结果也是0，知道了这些，我们就可以对程序进行改动

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,format=' %(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logging.debug('Start of program')

def factorial(n):
    logging.debug('Start of factorial(%s%%)' %(n))
    #或许是匹配basicConfig()里format里的后两个参数？
    total=1
    for i in range(1,n+1):    #改动在这里

---snip--

　　4.2日志级别

 　　这个级别是全局的

　　“日志级别”提供了一种方式，按重要性把日志消息分为了下面5类。这些级别只是一种建议，在工作中，还是有我们自己来为日志消息指定类型。就像上面，我们也可以不用 logging.debug() 而选用其他四种

python中的日志级别

级别（上面的是最小的）	日志函数	描述
DEBUG	logging.debug()	最低级别。用于小细节。通常你只有在诊断问题时才需要
INFO	logging.info()	用于记录程序中一般事件的信息，或者是用来确认工作正常
WARNING	logging.warning()	用于表示可能的问题，这些问题不会阻止程序的工作，但将来可能会
ERROR	logging.error()	用于记录错误，它导致程序做某事失败
CRITICAL	logging.critical()	最高级别。用于表示致命的错误，它导致或将要导致程序完全停止工作

　　他们显示的格式并区别

>>> import logging
>>> logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,format=' %(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
>>> logging.debug('Some debugging details')
 2019-03-06 18:13:44,829 - DEBUG - Some debugging details
>>> logging.info('The logging is working')
 2019-03-06 18:13:59,984 - INFO - The logging is working
>>> logging.critical('The program is unable to recover!')
 2019-03-06 18:14:34,237 - CRITICAL - The program is unable to recover!
>>>

　　

　　“日志级别”的好处

　　“日志级别”的好处在于，你可以改变想看到的 日志消息 的优先级。这通过 basicConfig() 函数的level关键字参数来指定， level='logging.DEBUG' 时会显示所有的日志级别消息， level='logging.ERROR' 时只会显示级别大于等于ERROR的日志消息

当我们开发了更多程序后，我们可能只会对错误感兴趣，这种情况，就可以通过上面的level参数来设定我们想看到的级别

　　4.3禁用日志

　　 logging.disable() 函数接受一个日志级别，它会禁止该级别和更低级别的所有日志消息，注意这个参数的书写正确

>>> import logging
>>> logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,format=' %(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
>>> logging.critical('The program is unable to recover!')
 2019-03-06 18:14:34,237 - CRITICAL - The program is unable to recover!
>>> logging.disable(logging.CRITICAL)
>>> logging.critical('The program is unable to recover!')#由于上面的禁用这个就不显示了
>>>

　　我们应该吧 logging.disable() 写在程序中接近 import logging 代码行的位置

　　4.4将日志记录到文件

　　 logging.basicConfig() 函数接受 filename 关键字参数，日志消息将被保存到 myProgramLog.txt 文件中，而不会在输出在屏幕上

>>> import logging
>>>logging.basicConfig(filename='myProgramlog.txt',level=logging.DEBUG,format=' %(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

　　4.5 basicConfig 的参数及 logging 模块定义的格式字符串字段

参数名称	描述
filename	指定日志输出目标文件的文件名，指定该设置项后日志信心就不会被输出到控制台了
filemode	指定日志文件的打开模式，默认为'a'。需要注意的是，该选项要在filename指定时才有效
format	指定日志格式字符串，即指定日志输出时所包含的字段信息以及它们的顺序。logging模块定义的格式字段下面会列出。
datefmt	指定日期/时间格式。需要注意的是，该选项要在format中包含时间字段%(asctime)s时才有效
level	指定日志器的日志级别
stream	指定日志输出目标stream，如sys.stdout、sys.stderr以及网络stream。需要说明的是，stream和filename不能同时提供，否则会引发 ValueError异常
style	Python 3.2中新添加的配置项。指定format格式字符串的风格，可取值为'%'、'{'和'$'，默认为'%'
handlers	Python 3.3中新添加的配置项。该选项如果被指定，它应该是一个创建了多个Handler的可迭代对象，这些handler将会被添加到root logger。需要说明的是：filename、stream和handlers这三个配置项只能有一个存在，不能同时出现2个或3个，否则会引发ValueError异常。

　　

　　日志的更多信息：参见

五、IDLE的调试器　　

　　"调试器"是IDLE的一项功能，他可以让你每次执行一行代码，并让你清除的查看当前时刻所有变量的值，对于你弄明白程序的问题很有帮助，通过在交互窗口中点击 Debug>Debugger 来打开 调试控制窗口

　　5.1窗口上的信息

　　调试的时候不要把把断点打到类似while语句上，因为while这样的语句只执行一次，执行多次的是里面包裹的代码，所以单步跳出或者继续的时候就相当于继续执行到这个while语句，结束了要想一次让单步跳出或者继续达到一次执行一轮 while里面代码的效果，就把断点打到while里面

　　打开调试窗口后，只要你运行程序调试器就会在第一条指令执行前暂停执行，并显示下面的信息：

　　将要执行的代码行；所有局部变量其其值得列表；所有全局变量及其值的列表

　　你会发现这里面有多你没有定义的变量，如 __builtins__ 、 __doc__ 、 __file__ ，等等。它们是python在运行程序时，自动设置的变量。这些变量代表的含义我现在也不知道。我们可以只关注那些我们定义的变量。

　　程序将保持暂停，知道我们按下调试窗口的5个按钮中的一个：GO、Step、Over、Out、Quit

　　Go

　　　　点击Go按钮将导致程序正常执行至终止，或到达一个“断点”（断点稍后会说）。换句话说，如果你完成了调试，希望程序正常继续，就点击Go按钮

　　Step

　　　　Step按钮将导致程序执行下一行代码，然后再次暂停。如果下一行代码是一个函数调用，调试器就会“步入”那个函数，调到该函数的第一行。

　　Over

　　　　Over按钮将执行下一行代码，与Step按钮类似。但是如果下一行代码是一个函数调用，Over按钮将“跨越”该函数的代码，调试器将在该函数返回后暂停。例如，下一行代码是 print（） 调用，而显然我们不关注 print（） 这个函数的代码是怎样的工作的，只希望传递给它的字符串打印出来，这时我们就可以使用Over按钮

　　Out

　　　　Out按钮将导致调试器全速执行代码行，直到它从当前函数返回。如果你用Step按钮进入了一个函数，现在想要让这个函数全速执行，直到这个函数结束，那么就可以使用Out按钮，让他从当前函数调用中“走出来”

　　Quit

　　　　Quit按钮将马上终止该程序，不会执行下面的代码，记住是终止程序，不是终止调试

5.2关闭调试器

　　和打开的操作一样，从交互式窗口点击 Debug>Debugger 就会关闭

5.3断点

　　“断点”可以设置在特定的代码行上，当使用调试器开始调试程序时，按下GO按钮并不会结束程序了，而是会到达断点里暂停。

　　我们可以在编辑器里在要设定断点的行右击鼠标，选择 Set Breakpoint ，就在当前行设置了断点，并且会以亮黄色显示，这次我们打开调试器后，再运行程序后按GO按钮就会在这一行停止，当我们要清除断点时，需要在当前行右击鼠标，选择 clear Breakpoint

当我们想要知道for循环中某一轮中的变量值，我们就可以在那一行设置断点，而不是频繁的点击Over按钮

import random
mark=0
for i in range(1,1000):
    s=random.randint(0,2)
    if s==1:
        mark+=1
#我们查看循环到i=500时的mark值就可以在下面设置断点
    if i==500:
       print('halfway done')    #设置这里为断点，而不要在上一行里设置，因为他是个判断，每一轮都会运行
print(mark)

　　

　　断言、异常、日志和调试器，都是在程序中发现错误和预防缺陷的有用工具。用python的断言，是检查自己有没有犯错的好方式。如果必要的条件被我们搞错了，他将会早早的给出警告。断言所针对的错误，是程序不应该尝试恢复的，而是应该让程序立马失败

　　异常可以由 try...except 语句捕捉和处理。 logging 模块是一种很好的方式，可以在运行时查看代码的内部，他比使用 pring() 语句要好很多，因为他有不同的日志级别，并能写入日志文件。

　　调试器让你每次单步执行一行代码。或者可以用正常的速度运行程序，并让调试器停在你设置的断点的代码行上。利用调试器，你可以看到程序在运行期间，任何时候所有变量的值。