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news 2025/11/14 22:11:34

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以下是 Python 调试的核心方法总结，涵盖工具使用、日志记录、测试验证及实用技巧，帮助高效定位和解决代码问题：

🔧 1. 调试器工具

PDB（Python 内置调试器）
- 在代码中插入 import pdb; pdb.set_trace() 启动调试，程序暂停后可逐行检查。
- 常用命令：
  - n/next：执行下一行（不进入函数）
  - s/step：进入函数内部
  - c/continue：继续执行至下一个断点
  - p <变量>：打印变量值（如 p x）
  - b <行号>：设置新断点（如 b 12）
- 命令行启动：python -m pdb script.py 从首行开始调试。
IDE 图形化调试（推荐）
- PyCharm/VSCode：
  1. 点击行号左侧设置断点。
  2. 启动调试模式（🐞 图标），支持单步执行、变量监控、调用栈查看。
- 优势：可视化操作更直观，适合复杂项目。

📝 2. 日志记录（Logging）

使用 logging 模块记录程序运行状态，替代临时 print：

python

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import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(message)s')
logging.debug("变量值: %s", variable)  # 关键位置插入日志

日志级别：DEBUG（详细）→ ERROR（严重错误），按需配置。
优势：长期运行程序的问题追踪，不影响代码结构。

🧪 3. 单元测试（Unit Testing）

**unittest 模块**：编写测试用例验证函数逻辑：

import unittest
def add(a, b): return a + b
class TestMath(unittest.TestCase):def test_add(self):self.assertEqual(add(2, 3), 5)  # 验证结果

**pytest 框架**：更简洁的测试语法，支持参数化测试。
作用：预防性检查，确保修改不引入新错误。

🛠️ 4. 其他调试技巧

**print 语句**：快速输出变量值（print(f"x={x}")），适合简单问题。
断言（Assert）：验证代码逻辑，条件失败时触发异常：
```
assert x > 0, "x 必须为正数"  # 快速定位假设错误
```
二分法定位：
1. 在代码中间设断点，判断错误发生位置。
2. 逐步缩小范围，高效定位问题行。

💎 调试工具选择建议

场景	推荐工具	优势
快速检查变量	`print` / 断言	无需额外配置，即时生效
复杂逻辑逐行分析	PDB / IDE 调试器	精细控制执行流程
长期运行程序监控	`logging` 模块	持久化记录，支持多级别
预防性验证 & 重构	`unittest` / `pytest`	自动化测试保障