Python代码调试的方法集锦
作者：老胖闲聊
程序能一次写完并正常运行的概率很小,基本不超过1%,总会有各种各样的bug需要修正,有的bug很简单,看看错误信息就知道,有的bug很复杂,因此,需要一整套调试程序的手段来修复bug,所以本文给大家介绍了Python代码调试的方法集锦,需要的朋友可以参考下
1. 使用 print 调试
示例代码
def add(a, b):
print(f"a: {a}, b: {b}") # 打印输入参数
result = a + b
print(f"结果: {result}") # 打印结果
return result
add(2, 3)
优点
- 简单直接，无需额外工具。
- 适合快速检查变量值。
缺点
- 需要手动添加和删除
print语句。 - 不适合复杂调试场景。
2. 使用 pdb 调试
示例代码
import pdb
def add(a, b):
pdb.set_trace() # 设置断点
result = a + b
return result
add(2, 3)
常用命令
n(next): 执行下一行。c(continue): 继续执行直到下一个断点。q(quit): 退出调试。p <变量>: 打印变量值。
优点
- 无需 IDE，适合在终端或脚本中使用。
- 功能强大，支持单步执行和变量检查。
缺点
- 命令行操作，不如图形化工具直观。
3. 使用 PyCharm 调试
步骤
设置断点:
- 在代码行号左侧点击，设置断点（红色圆点）。
启动调试:
- 点击右上角的“Debug”按钮（虫子图标）。
- 或右键点击文件，选择“Debug”。
调试界面:
- 变量窗口: 查看当前作用域内的变量值。
- 控制台: 执行 Python 命令。
- 步进工具:
Step Over(F8): 执行下一行，不进入函数。Step Into(F7): 进入函数内部。Step Out(Shift+F8): 跳出当前函数。
查看表达式:
- 在“Watches”窗口中添加表达式，实时监控其值。
示例代码
def add(a, b):
result = a + b # 在此行设置断点
return result
add(2, 3)
优点
- 图形化界面，操作直观。
- 支持断点、单步执行、变量监控等功能。
- 集成在 IDE 中，无需切换工具。
缺点
- 需要安装 PyCharm，适合开发环境。
4. 使用 IntelliJ IDEA 调试
步骤
安装 Python 插件:
- 打开 IntelliJ IDEA，进入
File -> Settings -> Plugins。 - 搜索并安装
Python插件。
- 打开 IntelliJ IDEA，进入
设置 Python 解释器:
- 进入
File -> Project Structure -> SDKs。 - 添加 Python 解释器。
- 进入
设置断点:
- 在代码行号左侧点击，设置断点。
启动调试:
- 点击右上角的“Debug”按钮。
- 或右键点击文件，选择“Debug”。
调试界面:
- 与 PyCharm 类似，提供变量窗口、控制台和步进工具。
示例代码
def add(a, b):
result = a + b # 在此行设置断点
return result
add(2, 3)
优点
- 支持多种语言，适合多语言开发。
- 功能强大，与 PyCharm 类似。
缺点
- 需要安装 Python 插件，配置稍复杂。
5. 使用日志调试
示例代码
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
def add(a, b):
logging.debug(f"a: {a}, b: {b}")
result = a + b
logging.debug(f"结果: {result}")
return result
add(2, 3)
优点
- 可以控制日志级别（DEBUG、INFO、WARNING 等）。
- 适合生产环境调试。
缺点
- 需要手动添加日志语句。
总结
- 简单调试: 使用
print或pdb。 - 图形化调试: 使用 PyCharm 或 IntelliJ IDEA。
- 生产环境调试: 使用
logging。
到此这篇关于Python代码调试的方法集锦的文章就介绍到这了,更多相关Python代码调试内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！