调试Python程序代码的几种方法总结

程序能一次写完并正常运行的概率很小，基本不超过1%。总会有各种各样的bug需要修正。有的bug很简单，看看错误信息就知道，有的bug很复杂，我们需要知道出错时，哪些变量的值是正确的，哪些变量的值是错误的，因此，需要一整套调试程序的手段来修复bug。

第一种方法简单直接粗暴有效，就是用print把可能有问题的变量打印出来看看：

# err.pydef foo(s):  n = int(s)  print '>>> n = %d' % n  return 10 / ndef main():  foo('0')main()

执行后在输出中查找打印的变量值：

$ python err.py>>> n = 0Traceback (most recent call last): ...ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

用print最大的坏处是将来还得删掉它，想想程序里到处都是print，运行结果也会包含很多垃圾信息。所以，我们又有第二种方法。
断言

凡是用print来辅助查看的地方，都可以用断言（assert）来替代：

# err.pydef foo(s):  n = int(s)  assert n != 0, 'n is zero!'  return 10 / ndef main():  foo('0')

assert的意思是，表达式n != 0应该是True，否则，后面的代码就会出错。

如果断言失败，assert语句本身就会抛出AssertionError：

$ python err.pyTraceback (most recent call last): ...AssertionError: n is zero!

程序中如果到处充斥着assert，和print相比也好不到哪去。不过，启动Python解释器时可以用-O参数来关闭assert：

$ python -O err.pyTraceback (most recent call last): ...ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

关闭后，你可以把所有的assert语句当成pass来看。
logging

把print替换为logging是第3种方式，和assert比，logging不会抛出错误，而且可以输出到文件：

# err.pyimport loggings = '0'n = int(s)logging.info('n = %d' % n)print 10 / n

logging.info()就可以输出一段文本。运行，发现除了ZeroDivisionError，没有任何信息。怎么回事？

别急，在import logging之后添加一行配置再试试：

import logginglogging.basicConfig(level=logging.INFO)

看到输出了：

$ python err.pyINFO:root:n = 0Traceback (most recent call last): File "err.py", line 8, in <module>  print 10 / nZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

这就是logging的好处，它允许你指定记录信息的级别，有debug，info，warning，error等几个级别，当我们指定level=INFO时，logging.debug就不起作用了。同理，指定level=WARNING后，debug和info就不起作用了。这样一来，你可以放心地输出不同级别的信息，也不用删除，最后统一控制输出哪个级别的信息。