Python调试指南

文章来源：微点阅读  https://www.weidianyuedu.com

作为经验丰富的开发人员，即便你编写了清晰易读的代码，并对代码进行了全方位的测试，但在某些时候程序还是会不可避免地出现一些奇怪的 Bug，这时候你就需要以某种方式 Debug。不少程序员喜欢使用一堆 print 语句来查看代码运行情况。这种方法有点低级，太傻瓜了；实际上有很多更好的方法来帮你定位代码中的问题，我们将在本文中介绍这些方法。

使用 Logging 模块

如果你编写的应用程序没有使用日志功能，那你终究会后悔没有及时用它的。如果应用程序中没有打印任何运行日志，就很难对程序错误进行故障定位及排除。幸运的是在 Python 中，我们很容易配置基本的日志模块：

import logginglogging.basicConfig(    filename="application.log",    level=logging.WARNING,    format= "[%(asctime)s] {%(pathname)s:%(lineno)d} %(levelname)s - %(message)s",    datefmt="%H:%M:%S")logging.error("Some serious error occurred.")logging.warning("Function you are using is deprecated.")

这就是开始将日志写入文件所需的全部操作，使用时，你可以通过

logging.getLoggerClass().root.handlers[0].baseFilename 找到文件的路径：

[12:52:35] {<stdin>:1} ERROR - Some serious error occurred.[12:52:35] {<stdin>:1} WARNING - Function you are using is deprecated.

这种设置看起来似乎已经足够好了（通常是这样），但是配置合理、格式清晰、可读性强的日志可以让你 Debug 起来更加轻松。优化日志配置的一种方法是使用.ini 或.yaml 配置文件。下面给你推荐一种配置示例：

version: 1disable_existing_loggers: trueformatters:  standard:    format: "[%(asctime)s] {%(pathname)s:%(lineno)d} %(levelname)s - %(message)s"    datefmt: "%H:%M:%S"handlers:  console:  # handler which will log into stdout    class: logging.StreamHandler    level: DEBUG    formatter: standard  # Use formatter defined above    stream: ext://sys.stdout  file:  # handler which will log into file    class: logging.handlers.RotatingFileHandler    level: WARNING    formatter: standard  # Use formatter defined above