python 调试大法
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<br>(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:
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--
PS:遇到问题没人解答?需要Python学习资料?可以加点击下方链接自行获取
note.youdao.com/noteshare?id=2dce86d0c2588ae7c0a88bee34324d76
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。 |
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。
转自:https://www.cnblogs.com/Gaoqiking/p/10490368.html
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