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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

    python

    复制

    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

提示:优先掌握 IDE 调试器(如 VSCode 或 PyCharm)和 logging,覆盖 90% 的调试场景。PDB 适合无图形界面环境(如服务器)。

@浙大疏锦行 

http://www.dtcms.com/wzjs/793980.html

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