python3.7.2使用教程,python2.7怎么运行代码

　　程序写一次就能正常运行的概率很小，基本不超过1%。总会有各种各样的bug需要修复。有些bug很简单，看看错误信息就知道了，有些bug很复杂。我们需要知道当出现问题时，哪些变量是正确的，哪些变量是错误的。所以我们需要一整套调试方法来修复bug。

　　第一种方法简单、直接、粗暴、有效，就是把打印可能有问题的变量打印出来：

　　#err.py

　　def foo :

　　n=int(s)

　　打印次数=%d%n

　　返回10/n

　　defmain():

　　foo(0 )

　　执行main()后，在输出中找到打印的变量值：

　　$pythonerr.py

　　n=0

　　回溯(mostrecentcalllast):

　　rodivision error : integer divisor Modulobyzero使用print的缺点是将来必须删除它。想想程序全是打印的，运行结果也会包含很多垃圾信息。所以，我们有第二种方法。

　　断言

　　当print用于断言查看时，可以使用断言来代替：

　　#err.py

　　def foo :

　　n=int(s)

　　assertn！=0，尼斯零！

　　返回10/n

　　defmain():

　　O (0) assert表示，表达式n！=0应该为真，否则下面的代码会出错。

　　如果断言失败，assert语句本身将抛出AssertionError:

　　$pythonerr.py

　　回溯(mostrecentcalllast):

　　AssertionError:niszero是零！如果程序充满了assert，它比print好不了多少。但是，您可以在启动Python解释器时使用-O参数关闭assert:

　　$python-Oerr.py

　　回溯(mostrecentcalllast):

　　在关闭zevisionerror : integer division Modulobyzero后，可以将所有assert语句视为pass。

　　logging

　　用日志记录代替打印是第三种方法。与assert相比，日志记录不会引发错误，并且可以输出到文件中：

　　#err.py

　　导入日志记录

　　s=0

　　n=int(s)

　　logging.info(n=%d%n

　　打印10/nlog

　　ging.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：

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-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'
　　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import pdb，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Python IDE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。

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