异常处理 几个提示信息: notice 注意 warning 警告 error 错误 debug 调试 错误处理 1.Try语句 try execpt 2.print() 3.assert断言,当满足某条件就执行 n=1 assert n !=0, 'n is zero!' / assert-O n !=0, 'n is zero!' #注掉,使得失效 4.loging()模块 专业调试工具 #级别:warning 4.1 几个bug级别: CRITICAL > ERROR > WARNING

本文章讲述了如何用pdb进行python调试讲解. 当手边 没有IDE,面对着python调试犯愁时,你就可以参考下本文;(pdb 命令调试) 参 考:http://docs.python.org/library/pdb.html 和 (pdb)help 用pdb进行python调试,用法基本和gdb差不多, 先看一个简单的例子: epdb1.py .# epdb1.py -- experiment with the Python debugger, pdb a = "aaa" b =

python 调试基本和gdb调试一样,举例: debug .py #!/usr/bin/python   print "hello" i=0 for j in range(10): i+=j print i 调试命令:python -m pdb debug.py -m (mod)----- run library module as a script (terminates option list) pdb-----The Python Debugger 常用命令说明: l #查看运

原文地址:http://blog.csdn.net/wenxuansoft/article/details/38559731 pycharmt等IDE虽然用着爽,但毕竟在速度.资源上还是比较让人不爽的. 使用IDE无非是图个方便省事,特别是像我这种有些记性差的来说. IDE说起来方便于的几个地方就是: 1.语法颜色高亮 2.语法自动完成 3.方便的调试功能 现在有了Sublime Text这枚神器,配合上插件也可以比较方便地搭建一个方便的类似IDE的python调试环境了. 1.现在可以安装su

调试(debug) 将可疑环节的变量逐步打印出来,从而检查哪里是否有错. 让程序一部分一部分地运行起来.从核心功能开始,写一点,运行一点,再修改一点. 利用工具,例如一些IDE中的调试功能,提高调试效率.   Python CMD python -m trace -t <py file> python -m dis <py file> 内置trace模块:打印所有执行的语句 内置dis模块:分析字节码   Linux   strace -p pid # 用系统命令跟踪系统调用 Py

Visual Studio Code 免费跨平台文本编辑器,插件资源丰富,我把其作为Debug的首选. 下载地址:https://code.visualstudio.com/Download 安装之后,安装Python拓展插件. 如何搜索Python拓展,以及基本的VS Code的快捷键请自行Bing,Baidu或者Google. 我安装的Python插件版本0.4.2,时间是2016:10:14. 配置Python调试环境 打开VS Code,点击 左上角 文件=>首选项=>用户设置 打开界

  pycharmt等IDE虽然用着爽,但毕竟在速度.资源上还是比较让人不爽的. 使用IDE无非是图个方便省事,特别是像我这种有些记性差的来说. IDE说起来方便于的几个地方就是: 1.语法颜色高亮 2.语法自动完成 3.方便的调试功能 现在有了Sublime Text这枚神器,配合上插件也可以比较方便地搭建一个方便的类似IDE的python调试环境了. 1.现在可以安装sublime text 3,然后安装package control,这玩意可以让你方便安装插件包.安装方法网上一砣. 2.安

VSCode配置python调试环境 很久之前的一个东东,翻出来看看 VSCode配置python调试环境 * 1.下载python解释器 * 2.在VSCode市场中安装Python插件 * 4.在用户设置里加两条 * 5.接下来是正式的调试了 1080 两个数的平方和 Input Output Input示例 Output示例 1.下载python解释器 python 3.6.3 for windows 安装到系统某个路径例如C:\Python36 最好添加到Path,也可以不加 2.在VS

pycharmt等IDE虽然用着爽,但毕竟在速度.资源上还是比较让人不爽的. 使用IDE无非是图个方便省事,特别是像我这种有些记性差的来说. IDE说起来方便于的几个地方就是: 1.语法颜色高亮 2.语法自动完成 3.方便的调试功能 现在有了Sublime Text这枚神器,配合上插件也可以比较方便地搭建一个方便的类似IDE的python调试环境了. 1.现在可以安装sublime text 3,然后安装package control,这玩意可以让你方便安装插件包.安装方法网上一砣. 2.安装S

python调试神器——pdb - 软谋python https://mp.weixin.qq.com/s/w3Xw8I_zh7MFq2dx5kdQXw 优秀开发者必备技能包:Python调试器 - AI科技大本营 https://mp.weixin.qq.com/s/VtjCxLvjdEji2JJmCLpUSg 这一部分主要就是想说两个 Python 调试器,分别是标准库自带的 pdb 和开源的 ipdb.

Linux下Python基础调试 http://blog.163.com/liuyuhuan0915@126/blog/static/78265448201141662828820/ 当手边没有IDE,面对着python调试犯愁时,你就可以参考下本文:(pdb 命令调试) 参考:http://docs.python.org/library/pdb.html 和 (pdb)help 首先你选择运行的 py python -m pdb myscript.py (Pdb) 会自动停在第一行,等待调试,

Python 调试:step into/step out/step over 的区别: 首先在PyCharm 程序中设置 “ 断点 ”,后点击右上角的Debug 按钮进入调试程序状态: step into:进入子函数.即为单步执行,遇到子函数就进入并且继续单步执行.step over:越过子函数,但子函数会执行.即为:在单步执行时,在函数内遇到子函数时不会进入子函数内单步执行,而是将子函数整个执行完再停止,也就是把子函数整个作为一步.step out:跳出子函数  .即为“”单步执行到子函数内时

标准库的pdb pdb是Python自带的一个库,为Python程序提供了一种交互式的源代码调试功能,包含了现代调试器应有的功能,包括设置断点.单步调试.查看源码.查看程序堆栈等.如果读者具有C或C++程序语言背景,则一定听说过gdb.gdb是一个由GNU开源组织发布的.UNIX/LINUX操作系统下的.基于命令行的.功能强大的程序调试工具.如果读者之前使用过gdb,那么,几乎不用学习就可以直接使用pdb.pdb和gdb保持了一样的用法,这样可以降低工程师的学习负担和Python调试的难度,pd

现在很多的编辑器其实都带着「调试程序」的功能,比如写 c/c++ 的 codeblocks,写 Python 的 pycharm,这种图形界面的使用和显示都相当友好,简单方便易学,这个不是我这篇文章要讲的重点.今天主要是想给大家介绍一下 「Python调试器」,快速定位各种疑难杂症. Python 调试器 这一部分主要就是想说两个 Python 调试器,分别是标准库自带的 pdb 和开源的 ipdb. pdb pdb 是 Python 自带的库,为 Python 提供了一种交互式的源码调试功能,

用python调试Appium和雷电模拟器连接时出现Original error: Could not find 'adb.exe' in PATH 确定环境变量没错,用管理员启动Appium就不会出现这个问题了

出处:http://blog.163.com/gjx0619@126/blog/static/12740839320114995947700/ 完整 请参考:http://docs.python.org/library/pdb.html 在python中使用pdb模块可以进行调试import pdbpdb.set_trace() 也可以使用python -m pdb mysqcript.py这样的方式 (Pdb) 会自动停在第一行,等待调试,这时你可以看看 帮助(Pdb) h说明下这几个关键 命

调试通常采用两种方式,打印日志调试以及运行时实时跟踪调试. 一.打印日志: 1. print不要看不起print,这是一切调试的起点,即便是调试Java或者C这种巨麻烦的编译语言,print仍然是常用工具.当然,我们讲的是Python,是比Java和C要方便100倍的动态解释语言,因此这个print就更有力了.至于语法如何,不用我讲了吧. 2.logginglogging是一个远比print更强大的调试工具.Python的logging模块非常强大,任何一个严肃的Py开发人员都应该学会使用这个模

地址:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-pythondebugger/ 这是Python代码调试技巧,也是我今天从别的地方看到的,然后转载过来,希望更多的盆友看到,能学习并且应用到. 刚开通博客,然后整天都沉浸在博客里面,看到许多有关python的知识,感觉自己好像找到一个灯塔,就想认真的学习,希望学习python大神看到帖子私聊我,能指导一下小弟,感激不尽.

如果很简单的程序,建议还是pirnt打出来. 对于Linux环境,使用pdb/ipdb是一个不错的选择. 安装ipdb sudo pip install ipdb 开启调试 手动在需要调试的地方写入set_trace() import ipdb ipdb.set_trace() 2.使用命令启动 python -m ipdb fileNme.py 功能简介 断点 - 设置 b lineNumber - 查看 b - 删除 cl [breakpoint Number] - *条件断点 condit

一.PDB调试命令 pdb调试命令 完整命令 简写命令 描述 args a 列出当前函数的参数 break b <行号> 在某一行设置断点 break b <文件名>:<行号> 在某个文件的某行打一点断点 break b <函数名> 在某个含税的第一行打一个断点 clear cl 清除所有断点 clear cl n1 n2 清除编号为n1.n2的断点 condition 无 设置条件断点 disable 无 禁用断点 enable 无 启用断点 help h

使用PDB的方式有两种: 1. 单步执行代码,通过命令 python -m pdb xxx.py 启动脚本,进入单步执行模式 pdb命令行: 1)进入命令行Debug模式,python -m pdb xxx.py 2)h:(help)帮助 3)w:(where)打印当前执行堆栈 4)d:(down)执行跳转到在当前堆栈的深一层(个人没觉得有什么用处) 5)u:(up)执行跳转到当前堆栈的上一层 6)b:(break)添加断点 b 列出当前所有断点,和断点执行到统计次数 b line_no:当前脚