1.pdb
pdb是基于命令行的调试工具，非常类似gnu的gdb（调试c/c++）。
1.1 执行时调试
程序启动，停止在第一行等待单步调试。
python -m pdb some.py
1.2 交互调试
进入python或ipython解释器
import pdb
pdb.run('testfun(args)') #此时会打开pdb调试，注意：先使用s跳转到这个testfun函数中，然后就可以使用l看到代码了
1.3 程序里埋点
当程序执行到pdb.set_trace() 位置时停下来调试
代码上下文
...
import pdb
pdb.set_trace()
...
2. 日志调试
2.1print
使用pdb调试的5个demo
demo 1
import pdb
a = "aaa"
pdb.set_trace()
b = "bbb"
c = "ccc"
final = a + b + c
print final
#调试方法
# 《1 显示代码》
# l---->能够显示当前调试过程中的代码，其实l表示list列出的意思
#如下，途中，-> 指向的地方表示要将要执行的位置
# 2 a = "aaa"
# 3 pdb.set_trace()
# 4 b = "bbb"
# 5 c = "ccc"
# 6 pdb.set_trace()
# 7 -> final = a + b + c
# 8 print final
# 《2 执行下一行代码》
# n---->能够向下执行一行代码，然后停止运行等待继续调试 n表示next的意思
# 《3 查看变量的值》
# p---->能够查看变量的值，p表示prit打印输出的意思
#例如：
# p name 表示查看变量name的值
demo 2
import pdb
a = "aaa"
pdb.set_trace()
b = "bbb"
c = "ccc"
pdb.set_trace()
final = a + b + c
print final
# 《4 将程序继续运行》
# c----->让程序继续向下执行，与n的区别是n只会执行下面的一行代码，而c会像python xxxx.py一样 继续执行不会停止；c表示continue的意思
# 《5 set_trace()》
# 如果程序中有多个set_trace()，那么能够让程序在使用c的时候停留在下一个set_trace()位置处
demo 3
#coding=utf-8
import pdb
def combine(s1,s2):
s3 = s1 + s2 + s1
s3 = '"' + s3 +'"'
return s3
a = "aaa"
pdb.set_trace()
b = "bbb"
c = "ccc"
final = combine(a,b)
print final
# 《6 设置断点》
# b---->设置断点，即当使用c的时候，c可以在遇到set_trace()的时候停止，也可以在遇到标记有断点的地方停止；b表示break的意思
#例如：
#b 11 在第11行设置断点，注意这个11可以使用l来得到
# (Pdb) l
# 4 s3 = s1 + s2 + s1
# 5 s3 = '"' + s3 +'"'
# 6 return s3
# 7 a = "aaa"
# 8 pdb.set_trace()
# 9 -> b = "bbb"
# 10 c = "ccc"
# 11 final = combine(a,b)
# 12 print final
# [EOF]
# (Pdb) b 11
# Breakpoint 1 at /Users/wangmingdong/Desktop/test3.py:11
# (Pdb) c
# > /Users/wangmingdong/Desktop/test3.py(11)<module>()
# -> final = combine(a,b)
# (Pdb) l
# 6 return s3
# 7 a = "aaa"
# 8 pdb.set_trace()
# 9 b = "bbb"
# 10 c = "ccc"
# 11 B-> final = combine(a,b)
# 12 print final
# 《7 进入函数继续调试》
# s---->进入函数里面继续调试，如果使用n表示把一个函数的调用当做一条语句执行过去，而使用s的话，会进入到这个函数 并且停止
#例如
# (Pdb) l
# 6 return s3
# 7 a = "aaa"
# 8 pdb.set_trace()
# 9 b = "bbb"
# 10 c = "ccc"
# 11 B-> final = combine(a,b)
# 12 print final
# [EOF]
# (Pdb) s
# --Call--
# > /Users/wangmingdong/Desktop/test3.py(3)combine()
# -> def combine(s1,s2):
# (Pdb) l
# 1 import pdb
# 2
# 3 -> def combine(s1,s2):
# 4 s3 = s1 + s2 + s1
# 5 s3 = '"' + s3 +'"'
# 6 return s3
# 7 a = "aaa"
# 8 pdb.set_trace()
# 9 b = "bbb"
# 10 c = "ccc"
# 11 B final = combine(a,b)
# (Pdb)
# 《8 查看传递到函数中的变量》
# a---->调用一个函数时，可以查看传递到这个函数中的所有的参数；a表示arg的意思
#例如：
# (Pdb) l
# 1 #coding=utf-8
# 2 import pdb
# 3
# 4 -> def combine(s1,s2):
# 5 s3 = s1 + s2 + s1
# 6 s3 = '"' + s3 +'"'
# 7 return s3
# 8
# 9 a = "aaa"
# 10 pdb.set_trace()
# 11 b = "bbb"
# (Pdb) a
# s1 = aaa
# s2 = bbb
# 《9 执行到函数的最后一步》
# r----->如果在函数中不想一步步的调试了，只是想到这个函数的最后一条语句那个位置，比如return语句，那么就可以使用r；r表示return的意思
demo 4
In [1]: def pdb_test(arg):
...: for i in range(arg):
...: print(i)
...: return arg
...:
In [2]: #在python交互模式中，如果想要调试这个函数，那么可以
In [3]: #采用，pdb.run的方式，如下：
In [4]: import pdb
In [5]: pdb.run("pdb_test(10)")
> <string>(1)<module>()
(Pdb) s
--Call--
> <ipython-input-1-ef4d08b8cc81>(1)pdb_test()
-> def pdb_test(arg):
(Pdb) l
1 -> def pdb_test(arg):
2 for i in range(arg):
3 print(i)
4 return arg
[EOF]
(Pdb) n
> <ipython-input-1-ef4d08b8cc81>(2)pdb_test()
-> for i in range(arg):
(Pdb) l
1 def pdb_test(arg):
2 -> for i in range(arg):
3 print(i)
4 return arg
[EOF]
(Pdb) n
> <ipython-input-1-ef4d08b8cc81>(3)pdb_test()
-> print(i)
(Pdb)
0
> <ipython-input-1-ef4d08b8cc81>(2)pdb_test()
-> for i in range(arg):
(Pdb)
> <ipython-input-1-ef4d08b8cc81>(3)pdb_test()
-> print(i)
(Pdb)
1
> <ipython-input-1-ef4d08b8cc81>(2)pdb_test()
-> for i in range(arg):
(Pdb)
demo 5 运行过程中使用pdb修改变量的值
In [7]: pdb.run("pdb_test(1)")
> <string>(1)<module>()
(Pdb) s
--Call--
> <ipython-input-1-ef4d08b8cc81>(1)pdb_test()
-> def pdb_test(arg):
(Pdb) a
arg = 1
(Pdb) l
1 -> def pdb_test(arg):
2 for i in range(arg):
3 print(i)
4 return arg
[EOF]
(Pdb) !arg = 100 #!!!这里是修改变量的方法
(Pdb) n
> <ipython-input-1-ef4d08b8cc81>(2)pdb_test()
-> for i in range(arg):
(Pdb) l
1 def pdb_test(arg):
2 -> for i in range(arg):
3 print(i)
4 return arg
[EOF]
(Pdb) p arg
100
(Pdb)pdb 调试有个明显的缺陷就是对于多线程，远程调试等支持得不够好，同时没有较为直观的界面显示，不太适合大型的 python 项目。而在较大的 python 项目中，这些调试需求比较常见，因此需要使用更为高级的调试工具。
