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一：print

代码运行出错，我们可以使用print输出语句来查看变量的值，从而找到问题点，但这种方式比较麻烦，我们或许需要在多个地方加上print语句才能准确的找出问题所在。并且当我们改正错误以后还需要将print删除，否则影响代码的美观。

二：assert 断言

凡是调试时用到print的地方我们都可以换成 assert

如下

def foo(s):n = int(s)assert n != 0, 'n is zero!' #如果n不等于0会抛出异常，并显示逗号后面的字符串return 10 / nif __name__ == '__main__':foo('0')

C:\Users\Administrator\Desktop>python err.py
Traceback (most recent call last):File "err.py", line 7, in <module>foo('0')File "err.py", line 3, in fooassert n != 0, 'n is zero!'
AssertionError: n is zero!

我们可以看出，使用断言的地方，如果 assert 后面的结果为flase，则会抛出一个AssertionError异常。

当我们将bug改掉以后，可以使用 python -O 来执行脚本，从而屏蔽掉assert。

注意 是大写的 字母 O

C:\Users\Administrator\Desktop>python -O err.py
Traceback (most recent call last):File "err.py", line 7, in <module>foo('0')File "err.py", line 4, in fooreturn 10 / n
ZeroDivisionError: division by zero

三：logging

和assert相比，logging不会抛出异常，且可以输出到文件

日志分为如下几个等级

日志等级（level）	描述
DEBUG	最详细的日志信息，典型应用场景是 问题诊断
INFO	信息详细程度仅次于DEBUG，通常只记录关键节点信息，用于确认一切都是按照我们预期的那样进行工作
WARNING	当某些不期望的事情发生时记录的信息（如，磁盘可用空间较低），但是此时应用程序还是正常运行的
ERROR	由于一个更严重的问题导致某些功能不能正常运行时记录的信息
CRITICAL	当发生严重错误，导致应用程序不能继续运行时记录的信息

日志可使用的函数 

函数	说明
logging.debug(msg, *args, **kwargs)	创建一条严重级别为DEBUG的日志记录
logging.info(msg, *args, **kwargs)	创建一条严重级别为INFO的日志记录
logging.warning(msg, *args, **kwargs)	创建一条严重级别为WARNING的日志记录
logging.error(msg, *args, **kwargs)	创建一条严重级别为ERROR的日志记录
logging.critical(msg, *args, **kwargs)	创建一条严重级别为CRITICAL的日志记录
logging.log(level, *args, **kwargs)	创建一条严重级别为level的日志记录
logging.basicConfig(**kwargs)	对root logger进行一次性配置

logging.basicConfig()函数包含参数说明

参数名称	描述
filename	指定日志输出目标文件的文件名（可以写文件名也可以写文件的完整的绝对路径，写文件名日志放执行文件目录下，写完整路径按照完整路径生成日志文件），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。

logging模块中定义好的可以用于format格式字符串说明

字段/属性名称	使用格式	描述
asctime	%(asctime)s	将日志的时间构造成可读的形式，默认情况下是‘2016-02-08 12:00:00,123’精确到毫秒
name	%(name)s	所使用的日志器名称，默认是'root'，因为默认使用的是 rootLogger
filename	%(filename)s	调用日志输出函数的模块的文件名； pathname的文件名部分，包含文件后缀
funcName	%(funcName)s	由哪个function发出的log， 调用日志输出函数的函数名
levelname	%(levelname)s	日志的最终等级（被filter修改后的）
message	%(message)s	日志信息， 日志记录的文本内容
lineno	%(lineno)d	当前日志的行号， 调用日志输出函数的语句所在的代码行
levelno	%(levelno)s	该日志记录的数字形式的日志级别（10, 20, 30, 40, 50）
pathname	%(pathname)s	完整路径 ，调用日志输出函数的模块的完整路径名，可能没有
process	%(process)s	当前进程， 进程ID。可能没有
processName	%(processName)s	进程名称，Python 3.1新增
thread	%(thread)s	当前线程， 线程ID。可能没有
threadName	%(thread)s	线程名称
module	%(module)s	调用日志输出函数的模块名， filename的名称部分，不包含后缀即不包含文件后缀的文件名
created	%(created)f	当前时间，用UNIX标准的表示时间的浮点数表示； 日志事件发生的时间--时间戳，就是当时调用time.time()函数返回的值
relativeCreated	%(relativeCreated)d	输出日志信息时的，自Logger创建以 来的毫秒数； 日志事件发生的时间相对于logging模块加载时间的相对毫秒数
msecs	%(msecs)d	日志事件发生事件的毫秒部分。logging.basicConfig()中用了参数datefmt，将会去掉asctime中产生的毫秒部分，可以用这个加上

 logging模块中定义好的可以用于datefmt格式字符串说明（与time相同）

格式	含义	备注
%a	本地（locale）简化星期名称
%A	本地完整星期名称
%b	本地简化月份名称
%B	本地完整月份名称
%c	本地相应的日期和时间表示
%d	一个月中的第几天（01 - 31）
%H	一天中的第几个小时（24小时制，00 - 23）
%I	第几个小时（12小时制，01 - 12）
%j	一年中的第几天（001 - 366）
%m	月份（01 - 12）
%M	分钟数（00 - 59）
%p	本地am或者pm的相应符	一
%S	秒（01 - 61）	二
%U	一年中的星期数。（00 - 53星期天是一个星期的开始。）第一个星期天之前的所有天数都放在第0周。	三
%w	一个星期中的第几天（0 - 6，0是星期天）	三
%W	和%U基本相同，不同的是%W以星期一为一个星期的开始。
%x	本地相应日期
%X	本地相应时间
%y	去掉世纪的年份（00 - 99）
%Y	完整的年份
%Z	时区的名字（如果不存在为空字符）
%%	‘%’字符

具体使用方式：

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,    #设置日志级别format="%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(message)s", #设置日志输出的内容datefmt = '%Y-%m-%d  %H:%M:%S %a' # 设置日志输出的日期格式   )
logging.debug("msg1")
logging.info("msg2")
logging.warning("msg3")
logging.error("msg4")
logging.critical("msg5")

 升级版例子：

import logging
LOG_FORMAT = "%(asctime)s %(name)s %(levelname)s %(pathname)s %(message)s "#配置输出日志格式
DATE_FORMAT = '%Y-%m-%d  %H:%M:%S %a ' #配置输出时间的格式，注意月份和天数不要搞乱了
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,format=LOG_FORMAT,datefmt = DATE_FORMAT ,filename=r"d:\test.log" #有了filename参数就不会直接输出显示到控制台，而是直接写入文件)
logging.debug("msg1")
logging.info("msg2")
logging.warning("msg3")
logging.error("msg4")
logging.critical("msg5")

 四：pdb

pdb其实就是用于python的命令行模式，如果你使用一些IDE工具，其中的断点调试比这个用的爽快的多，但是了解一下还是有必要的。

下面是pdb的命令的相关参数。

命令	解释
break 或 b 设置断点	设置断点
continue 或 c	继续执行程序
list 或 l	查看当前行的代码段
step 或 s	进入函数
return 或 r	执行代码直到从当前函数返回
exit 或 q	中止并退出
next 或 n	执行下一行
p 变量名	打印变量的值
help	帮助

 使用

编写脚本

# err.py
s = '0'
n = int(s)
print(10 / n)

 使用 python -m pdb 命令执行脚本

C:\Users\Administrator\Desktop>python -m pdb err.py
> c:\users\administrator\desktop\err.py(1)<module>()
-> s = '0'
(Pdb)

我们可以看到打印出了第一行代码，我们输入p s，来查看变量s的值

(Pdb) p s
*** NameError: name 's' is not defined

发现提示我们未定义变量s，所以终端显示的那一行代码表示的是我们要执行的代码，但目前还没有执行。

我们输入 n，执行下一行，然后再输入 p s

(Pdb) n
> c:\users\administrator\desktop\err.py(2)<module>()
-> n = int(s)
(Pdb) p s
'0'

这时成功的将变量值打印了出来。

输入 小写字母 L，查看执行的脚本中的代码， -> 表示将要执行这一行

(Pdb) l1     s = '0'2  -> n = int(s)3     print(10 / n)
[EOF]

再输入c，将代码执行完毕，并会自动的重新执行

(Pdb) c
Traceback (most recent call last):File "D:\工作软件\Python\lib\pdb.py", line 1697, in mainpdb._runscript(mainpyfile)File "D:\工作软件\Python\lib\pdb.py", line 1566, in _runscriptself.run(statement)File "D:\工作软件\Python\lib\bdb.py", line 585, in runexec(cmd, globals, locals)File "<string>", line 1, in <module>File "c:\users\administrator\desktop\err.py", line 2, in <module>n = int(s)
ZeroDivisionError: division by zero
Uncaught exception. Entering post mortem debugging
Running 'cont' or 'step' will restart the program
> c:\users\administrator\desktop\err.py(2)<module>()
-> n = int(s)

注意，如果代码出现问题，输入c之前代码执行到哪里，重新执行以后会自动执行到之前执行的位置。

如果代码没有报错，也会重新执行代码，不过会从头开始。

输入q退出

(Pdb) qC:\Users\Administrator\Desktop>

这种通过pdb在命令行调试的方法太麻烦了，有一个pdb.set_trace()比它方便些。

pdb.set_trace()

这个方法也是用pdb，但是不需要单步执行，我们只需要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 pdbs = '0'
n = int(s)
pdb.set_trace() # 运行到这里会自动暂停
print(10 / n)

运行代码，程序会自动在pdb.set_trace()暂停并进入pdb调试环境，可以用命令p查看变量，或者用命令c继续运行：

$ python err.py 
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(7)<module>()
-> print(10 / n)
(Pdb) p n
0
(Pdb) c
Traceback (most recent call last):File "err.py", line 7, in <module>print(10 / n)
ZeroDivisionError: division by zero

这个方式比直接启动pdb单步调试效率要高很多，但也高不到哪去。