Python中8个让你成为调试高手的技巧

文末赠免费精品编程资料~~

调试技能是每一位开发者不可或缺的利器。它不仅能帮你迅速定位并解决代码中的bug，还能提升你的编程效率，让你的代码更加健壮。今天，我们就来揭秘10个让你从新手进阶为调试高手的秘诀。

1. 使用print()函数——基础中的基础

实战示例：

def add(a, b):
    result = a + b
    print("计算结果:", result)
    return result

add(5, 3)

解释：虽然简单，但直接输出变量值是快速验证逻辑的最直接方式。通过打印变量，你可以观察数据流，这是调试的第一步。

2. 利用pdb模块——深入代码内部

实战示例：

import pdb

def mystery_function(num):
    s = 0
    for i in range(num):
        pdb.set_trace()  # 设置断点
        s += i * i
    return s

mystery_function(5)

解释：使用pdb.set_trace()在代码中设置断点，运行时会暂停执行，允许你查看当前的变量状态，逐步执行，甚至修改变量值。

3. 查看调用堆栈——追踪问题来源

当你遇到复杂的错误时，使用traceback模块可以提供帮助。

import traceback

try:
    1/0
except Exception as e:
    traceback.print_exc()

这段代码会在除零错误发生时，打印出完整的错误信息和调用堆栈，帮助你定位错误发生的上下文。

4. 使用IDE的调试工具（如PyCharm、VS Code）

技巧：大多数现代IDE都内置了强大的调试工具，支持设置断点、单步执行、查看变量值等功能。学会使用这些工具可以极大提高效率。

5. 单元测试——预防胜于治疗

使用unittest或pytest编写单元测试，提前检测潜在的问题。

import unittest

class TestAddFunction(unittest.TestCase):
    def test_add(self):
        self.assertEqual(add(3, 4), 7)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

解释：通过编写测试用例，可以确保函数按预期工作，减少后期调试的需要。

6. 了解并使用日志记录——跟踪程序运行状态

使用logging模块记录不同级别的日志，有助于理解程序运行流程。

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.info("程序开始运行...")
# 你的代码逻辑
logging.info("程序结束运行...")

7. 静态代码分析工具——提前发现错误

利用pylint、flake8等工具在代码编写阶段就检查语法错误和潜在问题，提升代码质量。

8. 使用assert语句进行条件检查

在代码中加入assert来验证不应该发生的条件。

def divide(a, b):
    assert b != 0, "除数不能为0"
    return a / b

这可以帮你捕捉逻辑上的错误，但要注意不要过度依赖。

好了，今天的分享就到这里了，我们下期见。如果本文对你有帮助，请点赞、转发、点个在看吧！

文末福利

请关注下方公众号并后台回复编程资料免费获取Python编程、人工智能、爬虫等100+本精品电子书。

往期推荐

15个Python进阶操作系统交互高级命令

Python性能优化的10个技巧

Python数据可视化的8个必备库

Python数据库编程的10个核心技巧

https://mp.weixin.qq.com/s/AOsAlYqJuW1kDylwSdaKsQ)

Python数据库编程的10个核心技巧