调试Python程序代码的几种方法总结
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。
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
deffoo(s):
n=int(s)
print'>>>n=%d'%n
return10/n
defmain():
foo('0')
main()
执行后在输出中查找打印的变量值：
$pythonerr.py >>>n=0 Traceback(mostrecentcalllast): ... ZeroDivisionError:integerdivisionormodulobyzero
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。
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
deffoo(s):
n=int(s)
assertn!=0,'niszero!'
return10/n
defmain():
foo('0')
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：
$pythonerr.py Traceback(mostrecentcalllast): ... AssertionError:niszero!
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-Oerr.py Traceback(mostrecentcalllast): ... ZeroDivisionError:integerdivisionormodulobyzero
关闭后，你可以把所有的assert语句当成pass来看。
logging
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
importlogging
s='0'
n=int(s)
logging.info('n=%d'%n)
print10/n
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importlogging之后添加一行配置再试试：
importlogging logging.basicConfig(level=logging.INFO)
看到输出了：
$pythonerr.py INFO:root:n=0 Traceback(mostrecentcalllast): File"err.py",line8,in<module> print10/n ZeroDivisionError:integerdivisionormodulobyzero
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。
pdb
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 s='0' n=int(s) print10/n
然后启动：
$python-mpdberr.py >/Users/michael/Github/sicp/err.py(2)<module>() ->s='0'
以参数-mpdb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' 3n=int(s) 4print10/n [EOF]
输入命令n可以单步执行代码：
(Pdb)n >/Users/michael/Github/sicp/err.py(3)<module>() ->n=int(s) (Pdb)n >/Users/michael/Github/sicp/err.py(4)<module>() ->print10/n
任何时候都可以输入命令p变量名来查看变量：
(Pdb)ps '0' (Pdb)pn 0
输入命令q结束调试，退出程序：
(Pdb)n ZeroDivisionError:'integerdivisionormodulobyzero' >/Users/michael/Github/sicp/err.py(4)<module>() ->print10/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importpdb，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 importpdb s='0' n=int(s) pdb.set_trace()#运行到这里会自动暂停 print10/n
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：
$pythonerr.py >/Users/michael/Github/sicp/err.py(7)<module>() ->print10/n (Pdb)pn 0 (Pdb)c Traceback(mostrecentcalllast): File"err.py",line7,in<module> print10/n ZeroDivisionError:integerdivisionormodulobyzero
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。
IDE
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PythonIDE有PyCharm：
http://www.jetbrains.com/pycharm/
另外，Eclipse加上pydev插件也可以调试Python程序。
小结
写程序最痛苦的事情莫过于调试，程序往往会以你意想不到的流程来运行，你期待执行的语句其实根本没有执行，这时候，就需要调试了。
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。