# 这是学习廖雪峰老师python教程的学习笔记

1、概览

如何在程序出错时,知道哪些变量的值是正确的,哪些变量的值是错误的。

1.1、print()

用print()把可能有问题的变量打印出来

def foo(s):

    n = int(s)

    print('>>> n = %d' % n)

    return 10 / n

 

1.2、断言

凡是用print()来辅助查看的地方,都可以用断言(assert)来替代:

def foo(s):

    n = int(s)

    assert n != 0, 'n is zero!' # n!=0,才能继续向后执行。n=0,就会输出‘n is zero

    return 10 / n

如果断言失败,assert语句本身就会抛出AssertionError。

为了执行程序的美观,启动Python解释器时可以用-O参数来关闭assert

$ python -O err.py

 

1.3logging

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

import logging

 

# 指定记录信息的级别,有debug,info,warning,error等几个级别。

# 后面的级别,会使前面的级别失效。如info会使debug失效

logging.basicConfig(level=logging.INFO) 

 

s = '0'

n = int(s)

logging.info('n = %d' % n)

print(10 / n)

 

1.4、pdb

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

$ python -m pdb err.py

> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(2)<module>()

-> s = '0'  #自动将第一行打印出来

(Pdb)    # 变为等待输入指令的调试模式

常用指令有:

1:查看代码

n:单步执行

p:接变量名,查看变量

q:退出

 

1.5、pdb.set_trace()

这个方法也是用pdb,但是不需要单步执行。我们需要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。

# err.py

import pdb

 

s = '0'

n = int(s)

pdb.set_trace() # 运行到这里会自动暂停

print(10 / n)

暂停后,会进入Pdb调试模式。p 查看变量,c 继续运行

 

1.6、IDE(集成环境)

目前比较好的Python IDE有:

  • Visual Studio      Code:https://code.visualstudio.com/,需要安装Python插件。

  • PyCharm:http://www.jetbrains.com/pycharm/

 

2、扩展文档

python logging模块 (http://www.cnblogs.com/dahu-daqing/p/7040764.html)