資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：但是在調試之后，我們還需要手動刪除語句，比較麻煩。關閉后，語句就不再生效。的好處有很多，一個是可以制定輸出特定級別的信息。我們可以用對進行簡單的配置。小于該的都會被忽略。但是在處理很長的代碼的時候，顯得效率低下。
我們在寫代碼的時候，往往會有一大堆錯誤。我們該如何調試呢？
用print語句打印我們可以用print語句打印我們想要的內容，然后在輸出中查看。
print "hah"
但是在調試之后，我們還需要手動刪除print語句，比較麻煩。
assert前面用print的地方，我們可以使用assert語句來替代。
例如：
def foo(s):
s = int(s)
assert s != 0, "s is Zero"
return 10.0 / s
foo("0")
assert語句后緊跟著一句判斷語句，再更著錯誤信息。
如果判斷語句不符合，則拋出一個AssertionError.例如：
Traceback (most recent call last): File "/Users/W/Code/Python/Demo/AssertDemo.py", line 7, infoo("0") File "/Users/W/Code/Python/Demo/AssertDemo.py", line 3, in foo assert s != 0, "s is Zero" AssertionError: s is Zero
我們可以在執行的時候帶上參數-o統一關閉assert。關閉后，assert語句就不再生效。
logging可以將print語句替換成logging。logging不會像assert那樣拋出錯誤信息。
logging的好處有很多，一個是可以制定輸出特定級別的信息。
Level: CRITICAL Numeric value: 50 Level: ERROR Numeric value: 40 Level: WARNING Numeric value: 30 Level: INFO Numeric value: 20 Level: DEBUG Numeric value: 10 Level: NOTSET Numeric value: 0
我們可以用
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
對logging進行簡單的配置。小于該level的warning都會被忽略。
另外我們也可以對logging輸出的位置進行配置，例如是輸出到console還是到某一個debug文件。
關于更多logging的配置，可以閱讀：https://segmentfault.com/a/11...。
pdb的啟動方式為
python -m pdb test.py
pdb常用的命令
n: 即next，用于執行下一步 l: 應該是list，查看下面要執行的代碼 p 變量名: p應該是parameter的首字母，查看某一個變量的值 q: quit, 退出程序
pdb可以控制python的一步一步執行，理論上是萬能的debugger。但是在處理很長的代碼的時候，顯得效率低下。
分析一下我們的需求，我們其實是需要在一些關鍵的點設置一下斷點，讓我們看一下執行的結果即可，而不是像前面那樣查看每一步。
接下來我們就來看一下pdb.set_trace().
我們只需要在讓程序暫停的地方寫一行代碼：
pdb.set_trace()
Python編輯器在遇到pdb.set_trace()時候，程序就會暫停，我們就可以用上面提到的pdb命令來查看各個參數的值了。
當然，很多現代化的IDE比如Pycharm等都提供了很多方便的可視化的debug工具，可以很方便的上手。
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