在之前的文章之中我们了解了为什么python要进行调试,以及介绍了python调试的两种方法,但是调试的方法一篇文章讲不完,所以在这一篇文章之中我们来聊一下剩余的两种调试的方法。希望这几种调试的方法能够对你有所帮助,助你在学习python的道路上前进的更加快捷。
logging
第三种方法是: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:
import logging s = '0' n = int(s) logging.info('n = %d' % n) print(10 / 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import logging之后添加一行配置再试试:
import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO)
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: division by zero
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) print(10 / n)
然后启动:
$ python -m pdb err.py > /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(2)<module>() -> s = '0'
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)
输入命令n可以单步执行代码:
(Pdb) n > /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(3)<module>() -> n = int(s) (Pdb) n > /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/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) 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 )
以上就是本篇文章所讲述的所有内容,这篇文章主要介绍了python调试的相关知识,希望你能借助资料从而理解上述所说的内容。希望我在这片文章所讲述的内容能够对你有所帮助,让你学习python更加轻松。
更多相关知识,请访问php中文网Python教程栏目。
以上是python的调试:logging和pdb(实例解析二)的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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