程序能一次寫完并正常運行的概率很小，基本不超過1%?？倳懈鞣N各樣的bug需要修正。有的bug很簡單，看看錯誤信息就知道，有的bug很復雜，我們需要知道出錯時，哪些變量的值是正確的，哪些變量的值是錯誤的，因此，需要一整套調(diào)試程序的手段來修復bug。

第一種方法簡單直接粗暴有效，就是用print把可能有問題的變量打印出來看看：

# err.py
def foo(s):
  n = int(s)
  print '>>> n = %d' % n
  return 10 / n

def main():
  foo('0')

main()

執(zhí)行后在輸出中查找打印的變量值：

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

用print最大的壞處是將來還得刪掉它，想想程序里到處都是print，運行結(jié)果也會包含很多垃圾信息。所以，我們又有第二種方法。
斷言

凡是用print來輔助查看的地方，都可以用斷言（assert）來替代：

# err.py
def foo(s):
  n = int(s)
  assert n != 0, 'n is zero!'
  return 10 / n

def main():
  foo('0')

assert的意思是，表達式n != 0應該是True，否則，后面的代碼就會出錯。

如果斷言失敗，assert語句本身就會拋出AssertionError：

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

程序中如果到處充斥著assert，和print相比也好不到哪去。不過，啟動Python解釋器時可以用-O參數(shù)來關閉assert：

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

關閉后，你可以把所有的assert語句當成pass來看。
logging

把print替換為logging是第3種方式，和assert比，logging不會拋出錯誤，而且可以輸出到文件：

# err.py
import logging

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

logging.info()就可以輸出一段文本。運行，發(fā)現(xiàn)除了ZeroDivisionError，沒有任何信息。怎么回事？

別急，在import logging之后添加一行配置再試試：

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

看到輸出了：

$ 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

這就是logging的好處，它允許你指定記錄信息的級別，有debug，info，warning，error等幾個級別，當我們指定level=INFO時，logging.debug就不起作用了。同理，指定level=WARNING后，debug和info就不起作用了。這樣一來，你可以放心地輸出不同級別的信息，也不用刪除，最后統(tǒng)一控制輸出哪個級別的信息。

logging的另一個好處是通過簡單的配置，一條語句可以同時輸出到不同的地方，比如console和文件。
pdb

第4種方式是啟動Python的調(diào)試器pdb，讓程序以單步方式運行，可以隨時查看運行狀態(tài)。我們先準備好程序：

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

然后啟動：

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

以參數(shù)-m pdb啟動后，pdb定位到下一步要執(zhí)行的代碼-> s = '0'。輸入命令l來查看代碼：

(Pdb) l
 1   # err.py
 2 -> s = '0'
 3   n = int(s)
 4   print 10 / n
[EOF]

輸入命令n可以單步執(zhí)行代碼：

(Pdb) n
> /Users/michael/Github/sicp/err.py(3)<module>()
-> n = int(s)
(Pdb) n
> /Users/michael/Github/sicp/err.py(4)<module>()
-> print 10 / n

任何時候都可以輸入命令p 變量名來查看變量：

(Pdb) p s
'0'
(Pdb) p n
0

輸入命令q結(jié)束調(diào)試，退出程序：

(Pdb) n
ZeroDivisionError: 'integer division or modulo by zero'
> /Users/michael/Github/sicp/err.py(4)<module>()
-> print 10 / n
(Pdb) q

這種通過pdb在命令行調(diào)試的方法理論上是萬能的，但實在是太麻煩了，如果有一千行代碼，要運行到第999行得敲多少命令啊。還好，我們還有另一種調(diào)試方法。
pdb.set_trace()

這個方法也是用pdb，但是不需要單步執(zhí)行，我們只需要import pdb，然后，在可能出錯的地方放一個pdb.set_trace()，就可以設置一個斷點：

# err.py
import pdb

s = '0'
n = int(s)
pdb.set_trace() # 運行到這里會自動暫停
print 10 / n

運行代碼，程序會自動在pdb.set_trace()暫停并進入pdb調(diào)試環(huán)境，可以用命令p查看變量，或者用命令c繼續(xù)運行：

$ python err.py 
> /Users/michael/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

這個方式比直接啟動pdb單步調(diào)試效率要高很多，但也高不到哪去。
IDE

如果要比較爽地設置斷點、單步執(zhí)行，就需要一個支持調(diào)試功能的IDE。目前比較好的Python IDE有PyCharm：

http://www.jetbrains.com/pycharm/

另外，Eclipse加上pydev插件也可以調(diào)試Python程序。
小結(jié)

寫程序最痛苦的事情莫過于調(diào)試，程序往往會以你意想不到的流程來運行，你期待執(zhí)行的語句其實根本沒有執(zhí)行，這時候，就需要調(diào)試了。

雖然用IDE調(diào)試起來比較方便，但是最后你會發(fā)現(xiàn)，logging才是終極武器。

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