• Python调试器-专治Python开发中的各种疑难杂症
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  • 池子
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写在之前

不管是之前搞 acm 用 c/c++ 写算法还是后来用 Python 写代码,我发现在程序出现问题的时候,大多数人习惯性的用 print 函数打印变量值这种方法来试图找出问题的症结所在,这种查找问题的方式低效到让人只想删掉代码重新去写。我记得一些人问我问题的时候,我不止一次的推荐过让他们用单步调试去找代码中存在的问题,但是更多收获的是「什么是单步调试」这种疑问,其实单步调试就是,自己去 Google 好么?

究其源头还是很多人没有意识到「调试程序」的重要性,或者根本不知道这个概念。调试程序是所有开发人员必须具备的一项重要技能,它可以让我们一步一步的看到程序的运行过程,帮助我们准确的找到程序中的错误。当然这里我们还是以 Python 为例来说「调试程序」。

也许会有人说我现在就写一些短的代码,好像也不用这么麻烦的去调试程序。如果你只是准备写一辈子短代码,那你确实不用,但是如果你以后一步步的想去做项目了,随着代码量的增加,逻辑的复杂,如果你还是硬撑着用 print 去解决问题,那么恭喜你,你可能加班加到头发光光也不一定能找到问题在哪。所以我希望大家能在一开始就走在正确的道路上,只要稍微花点时间去学习就能掌握的技能为什么要当作视而不见呢?植发很贵的!

现在很多的编辑器其实都带着「调试程序」的功能,比如写 c/c++ 的 codeblocks,写 Python 的 pycharm,这种图形界面的使用和显示都相当友好,简单方便易学,这个不是我这篇文章要讲的重点。今天主要是想给大家介绍一下 「Python调试器」,快速定位各种疑难杂症。

Python 调试器

这一部分主要就是想说两个 Python 调试器,分别是标准库自带的 pdb 和开源的 ipdb。

pdb

pdb 是 Python 自带的库,为 Python 提供了一种交互式的源码调试功能,包含当前调试器应有的功能,包括设置断点、单步调试、查看源码等。其实如果你之前学过 c/c++ 的话,你可能知道 gdb 这个命令行调试工具,如果你之前用过 gdb,那么恭喜你你可以直接用 pdb 了,因为这哥俩一个用法。如果你不知道 gdb 也没事,我们先来看一下 pdb 的部分调试命令

这里有两种不同的方法来启动 Python 调试器,两种方法适用于不同的场景。一种是直接在命令行参数指定使用 pdb 模块启动 Python 文件,这种适合于代码文件较短的情况,将在代码的第一行启动 Python 调试器。具体如下所示(例如文件名是 test.py):
python -m pdb test.py
另一种是在 Python 代码中调用 pdb 模块的 set_trace 方法设置一个断点,当程序运行到此断点的时候,程序将会暂停执行并且打开 pdb 调试器,这种适合于代码文件较大的情况。具体如下所示:
import pdb
def get_sum(n):
   cnt = 0
   for i in range(n):
       pdb.set_trace()
       cnt += i
       print(cnt)
if __name__ == '__main__':
   get_sum(5)

启动 Python 调试器以后就可以使用上面截图中的调试命令进行程序的调试。比如在接下来的操作中,我们先使用 list 来查看我们的代码,然后使用 p 打印变量当前的取值,最后用 n 执行下一行 Python 代码:

ipdb

ipdb 是一个开源的 Python 调试器,其实它和 pdb 的接口是一样的。那既然一样的接口,那为啥还要设计个 ipdb 呢?黑格尔曾经说过「存在即合理」,ipdb 相比于 pdb 多了语法高亮,tab 自动补全等友好功能,在易用性方面做了很大的改进,这个感觉就和 Python 和 IPython 一样。

当然,ipdb 作为一个第三方库,在使用之前必然要先安装:

pip install ipdb

我们修改一下之前例子中的 test.py 文件,修改之后的代码如下:
import ipdb
 
def get_sum(n):
   cnt = 0
   for i in range(n):
       ipdb.set_trace()
       cnt += i
       print(cnt)

if __name__ == '__main__':
   get_sum(5)

具体的操作还是和上面的 pdb 的操作一样:

你看,上面带了点儿高亮,是不是顺眼了很多?还不赶紧去试试。
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