程式設計師能一次寫完程式並正常運作的機率很小,基本上不超過1%。總是會有各種各樣的bug需要修正。有的bug很簡單,看看錯誤訊息就知道,有的bug很複雜,我們需要知道出錯時,哪些變數的值是正確的,哪些變數的值是錯誤的,因此,需要一整套調試程式的手段來修復bug。這種方法在程式設計中,叫做調試指令。
第一種方法簡單直接粗暴有效,就是用print()把可能有問題的變數印出來看看:
def foo(s): n = int(s) print('>>> n = %d' % n) return 10 / ndef main(): foo('0') main()
執行後在輸出中找出列印的變數值:
$ 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要刪掉它,想想程式裡到處都是print(),運行結果也會包含很多垃圾資訊。所以,我們又有第二種方法。
斷言
凡是用print()來輔助檢視的地方,都可以用斷言(assert)來取代:
def foo(s): n = int(s) assert n != 0, 'n is zero!' return 10 / ndef main(): foo('0')
assert的意思是,表達式n != 0應該是True,否則,根據程式運行的邏輯,後面的程式碼一定會出錯。
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!
程式中如果到處充斥著assert,和print()相比也好不到哪裡去。不過,啟動Python解釋器時可以用-O參數來關閉assert:
$ python -O err.py Traceback (most recent call last): ... ZeroDivisionError: division by zero
關閉後,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,可以輸出到檔案:
import logging s = '0' n = int(s) logging.info('n = %d' % n) print(10 / n)
logging.info()就可以輸出一段文字。運行,發現除了ZeroDivisionError,沒有任何資訊。怎麼回事?
別急,在import logging之後再加入一行設定再試試:
import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO)
#就看到輸出了:
$ python err.py INFO:root:n = 0 Traceback (most recent call last): File "err.py", line 8, in <module> print(10 / n) ZeroDivisionError: division by zero
這就是logging的好處,它允許你指定記錄資訊的級別,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後,debug和info就不起作用了。這樣一來,你可以放心地輸出不同層級的訊息,也不用刪除,最後統一控制輸出哪個層級的訊息。
logging的另一個好處是透過簡單的配置,一語句可以同時輸出到不同的地方,例如console和檔案。
以上是Python調試方法有哪些,3分鐘跟你說Python調試指令怎麼用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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