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，我们需要知道出错时，哪些变量的值是正确的，哪些变量的值是错误的，因此，需要一整套调试程序的手段来修复bug。下面我们来看下常用的Python调试方法

1. 断点打印发

第一种方法简单直接粗暴有效，就是用print把可能有问题的变量打印出来看看：

err.py

# @param Python常用的程序调试方法
# @author 编程之家 jb51.cc|www.www.jb51.cc 

def foo(s):
  n = int(s)
  print '>>> n = %d' % n
  return 10 / n
def main():
  foo('0')
main()

# End www.jb51.cc

执行后在输出中查找打印的变量值：

$ python err.py
>>> n = 0
Traceback (most recent call last):
 ...
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

# End www.jb51.cc

用print最大的坏处是将来还得删掉它，想想程序里到处都是print，运行结果也会包含很多垃圾信息。所以，我们又有第二种方法。

2. 断言

凡是用print来辅助查看的地方，都可以用断言（assert）来替代：

err.py

# @param Python常用的程序调试方法
# @author 编程之家 jb51.cc|www.www.jb51.cc 

def foo(s):
  n = int(s)
  assert n != 0,'n is zero!'
  return 10 / n
def main():
  foo('0')

# End www.jb51.cc

assert的意思是，表达式n != 0应该是True，否则，后面的代码就会出错。

如果断言失败，assert语句本身就会抛出AssertionError：

$ python err.py
Traceback (most recent call last):
 ...
AssertionError: n is zero!

# End www.jb51.cc

程序中如果到处充斥着assert，和print相比也好不到哪去。不过，启动Python解释器时可以用-O参数来关闭assert：

$ python -O err.py
Traceback (most recent call last):
 ...
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

# End www.jb51.cc

关闭后，你可以把所有的assert语句当成pass来看。

3. logging日志

把print替换为logging是第3种方式，和assert比，logging不会抛出错误，而且可以输出到文件：

err.py

# @param Python常用的程序调试方法
# @author 编程之家 jb51.cc|www.www.jb51.cc 

import logging
s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print 10 / n

# End www.jb51.cc

logging.info()就可以输出一段文本。运行，发现除了ZeroDivisionError，没有任何信息。怎么回事？

别急，在import logging之后添加一行配置再试试：

# @param Python常用的程序调试方法
# @author 编程之家 jb51.cc|www.www.jb51.cc 

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# End www.jb51.cc

看到输出了：

$ python err.py
INFO:root:n = 0
Traceback (most recent call last):
 File "err.py",line 8,in <module>
  print 10 / n
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

# End www.jb51.cc

这就是logging的好处，它允许你指定记录信息的级别，有debug，info，warning，error等几个级别，当我们指定level=INFO时，logging.debug就不起作用了。同理，指定level=WARNING后，debug和info就不起作用了。这样一来，你可以放心地输出不同级别的信息，也不用删除，最后统一控制输出哪个级别的信息。

logging的另一个好处是通过简单的配置，一条语句可以同时输出到不同的地方，比如console和文件。

4. pdb调试

第4种方式是启动Python的调试器pdb，让程序以单步方式运行，可以随时查看运行状态。我们先准备好程序：

err.py

# @param Python常用的程序调试方法
# @author 编程之家 jb51.cc|www.www.jb51.cc 

s = '0'
n = int(s)
print 10 / n

# End www.jb51.cc

运行：

$ python -m pdb err.py
> /Users/PythonTab/Github/sicp/err.py(2)<module>()
-> s = '0'

# End www.jb51.cc

以参数-m pdb启动后，pdb定位到下一步要执行的代码-> s = '0'。输入命令l来查看代码：

(Pdb) l

1 # err.py

2 -> s = '0'

3 n = int(s)

4 print 10 / n

[EOF]

输入命令n可以单步执行代码：

(Pdb) n

> /Users/PythonTab/Github/sicp/err.py(3)<module>()

-> n = int(s)

(Pdb) n

> /Users/PythonTab/Github/sicp/err.py(4)<module>()

-> print 10 / n

任何时候都可以输入命令p 变量名来查看变量：

(Pdb) p s

'0'

(Pdb) p n

0

输入命令q结束调试，退出程序：

(Pdb) n

ZeroDivisionError: 'integer division or modulo by zero'

> /Users/PythonTab/Github/sicp/err.py(4)<module>()

-> print 10 / n

(Pdb) q

这种通过pdb在命令行调试的方法理论上是万能的，但实在是太麻烦了，如果有一千行代码，要运行到第999行得敲多少命令啊。还好，我们还有另一种调试方法。

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

# @param Python常用的程序调试方法
# @author 编程之家 jb51.cc|www.www.jb51.cc 

import pdb
s = '0'
n = int(s)
pdb.set_trace() # 运行到这里会自动暂停
print 10 / n

# End www.jb51.cc

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/PythonTab/Github/sicp/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: integer division or modulo by zero

# End www.jb51.cc

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。

5. IDE调试

如果要比较爽地设置断点、单步执行，就需要一个支持调试功能的IDE。目前比较好的Python IDE有PyCharm，

另外，Eclipse加上pydev插件也可以调试Python程序。

小结

写程序花费的时间往往要小于调试的时间，这个是基本规律。

虽然用IDE调试起来比较方便，但是最后你会发现，logging才是终极武器。断点调试也是高手的终极利器！