python高级调试技巧（一）——原生态的pdb调试

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python高级调试技巧（一）——原生态的pdb调试

目录

一 使用系统自带的pdb模式模块进行单

    步调试

二 使用set_trace()设置断点

三 pdb模块方法详解

四 使用ipython和jupyter notebook

    进行调试（下篇预告）

声明：本文所讲的调试是指不附带任何工具的调试，我们平时使用vs code，pycharm进行调试，包括设置断点、单步执行、多步执行等操作都是IDE设置好的，本文不考虑这些，使用原生态的python调试器，不需要任何IDE开发环境。pdb是python自带的调试器，是python debugger 的简称。使用pdb调试有两种方式。

本次文章依然是分为系列文章进行讲解，本文为系列文章第一篇。

01

使用系统自带的pdb模式模块进行单

    步调试

所谓的单步调试，就是指的是每次执行一句Python语句。 单步执行代码,通过在用户终端命令 python -m pdb xxx.py 启动脚本，进入单步执行模式。注意在终端命令输入的前面，会有这样一个显示：

(Pdb)，这就表示进入了pdb命令调试。然后输入下面的命令即可。

注意：我们经常看见在python代码中会有 import pdb 这样的语句，但是这样的“单步执行模式”，是不需要在代码里面添加这句话的，当然添加也可以。

 pdb命令行：

    1）进入命令行Debug模式，python -m pdb xxx.py  这个格式是固定的
          之所以可以这样做，主要是因为pdb.py 可以被当做一个脚本script执行。

    2）h：（help）帮助

    3）w：（where）打印当前执行堆栈

    4）d：（down）执行跳转到在当前堆栈的深一层（个人没觉得有什么用处）

    5）u：（up）执行跳转到当前堆栈的上一层

    6）b：（break）添加断点
                 b 列出当前所有断点，和断点执行到统计次数
                 b line_number：当前脚本的line_no行添加断点
                 b filename:line_number：脚本filename的line_no行添加断点
                 b function：在函数function的第一条可执行语句处添加断点

    7）tbreak：（temporary break）临时断点
                 在第一次执行到这个断点之后，就自动删除这个断点，用法和b一样

    8）cl：（clear）清除断点
                cl 清除所有断点
                cl bpnumber1 bpnumber2... 清除断点号为bpnumber1,bpnumber2...的断点
                cl line_number 清除当前脚本line_number行的断点
                cl filename:line_number 清除脚本filename的line_number行的断点

    9）disable：停用断点，参数为bpnumber，和cl的区别是，断点依然存在，只是不启用

    10）enable：激活断点，参数为bpnumber(即哪一个断点，1，2，3，4......)

    11）s：（step）执行下一条命令
                如果本句是函数调用，则s会执行到函数的第一句

    12）n：（next）执行下一条语句
                如果本句是函数调用，则执行函数，接着执行当前执行语句的下一条。

    13）r：（return）执行当前运行函数到结束

    14）c：（continue）继续执行，直到遇到下一条断点，这个比较重要，常常和断点结合起来使用。

    15）l：（list）列出源码
                 l 列出当前执行语句周围11条代码
                 l first 列出first行周围11条代码
                 l first second 列出first--second范围的代码，如果second<first，second将被解析为行数

    16）a：（args）列出当前执行函数的函数

    17）p expression：（print）输出expression的值
           比如：(Pdb) p 1+2
                   这里会打印出 3
          再比如：(Pdb) p c    #这里用来查看某个变量c的值

    18）pp expression：好看一点的p expression

    19）run：重新启动debug，相当于restart

    20）q：（quit）退出debug

    21）j lineno：（jump）设置下条执行的语句函数
                只能在堆栈的最底层跳转，向后重新执行，向前可直接执行到行号

    22）unt：（until）执行到下一行（跳出循环），或者当前堆栈结束

    23）condition bpnumber conditon，给断点设置条件，当参数condition返回True的时候bpnumber断点有效，否则bpnumber断点无效

注意：
    1：直接输入Enter，会执行上一条命令；
    2：输入PDB不认识的命令，PDB会把他当做Python语句在当前环境下执行；
    3：常用的命令有，（6）（8）（9）（10）（11）（12）（13）（14）（15）（16）（17）（18）（19）（20）

02

使用set_trace()设置断点

pdb单步执行太麻烦了，所以第二种方法是import pdb 之后，直接在代码里需要调试的地方放一个pdb.set_trace()，就可以设置一个断点， 程序会在pdb.set_trace()暂停并进入pdb调试环境，可以用pdb 变量名查看变量，或者c继续运行。

如下代码：

import pdb  #导入这个模块

print('这是一个python调试程序')
def func1():
    for i in range(5):
        print(i)

def func2(a,b):
    return a/b

if __name__=='__main__':
    func1()
    pdb.set_trace()  #设置断点，程序会在调试的时候直接进入到这里暂停
    result=func2(3,0)
    print(result)

下面开始调试，

(base) C:\Users\lenovo>python F:\Python调试.py   #执行脚本
这是一个python调试程序
0
1
2
3
4     #自动执行到断点处
> f:\研究生二年级下\c#再学习\python调试\python调试\python调试.py(14)<module>()
-> result=func2(3,0)
(Pdb) n
ZeroDivisionError: division by zero
> f:\研究生二年级下\c#再学习\python调试\python调试\python调试.py(14)<module>()
-> result=func2(3,0)
(Pdb) n
--Return--
> f:\研究生二年级下\c#再学习\python调试\python调试\python调试.py(14)<module>()->None
-> result=func2(3,0)
(Pdb) n

总结：

使用set_trace()设置断点之后，调用脚本的时候，不再需要 -m pdb 这一块了，直接调用，然后就会进入调试模式，

几面会出现(Pdb),然后相关的执行命令和前面的是一样的。

03

pdb模块详解

1、pdb.set_trace()   设置断点

2、pdb.run(statement[, globals[, locals]])  ——主要用来调试代码块
     statement：需要进行调试的某一段代码，以字符串的形式给出
     globals: 设置statement运行的全局环境变量
     locals： 设置statement运行的局部环境变量
整体的作用类似于python内置模块的eval函数。

s='''a=100
b=20
c=0
d=a/b
e=d/c
'''

pdb.run(s)

现在运行上面这段代码，python Python调试.py

的搭配下面的结果：

(base) C:\Users\lenovo>python F:\研究生二年级下\C#再学习\Python调试\Python调试\Python调试.py
> <string>(1)<module>()
(Pdb) n
> <string>(2)<module>()
(Pdb) n
> <string>(3)<module>()
(Pdb) n
> <string>(4)<module>()
(Pdb) n
> <string>(5)<module>()
(Pdb) n
ZeroDivisionError: float division by zero
> <string>(5)<module>()

补充：

（1）globals:这个参数管控的是一个全局的命名空间，也就是我们在计算表达式的时候可以使用全局的命名空间中的函数，如果这个参数被提供了，并且没有提供自定义的__builtins__，那么会将当前环境中的__builtins__拷贝到自己提供的globals里，然后才会进行计算。关于__builtins__，它是python的内建模块，也就是python自带的模块，不需要我们import就可以使用的，例如我们平时使用的int、str、abs等都在这个模块中。关于它的说明可以参照这篇文章：点击打开链接。如果globals没有被提供，则使用python的全局命名空间。
（2）locals：这个参数管控的是一个局部的命名空间，和globals类似，不过当它和globals中有重复的部分时，locals里的定义会覆盖掉globals中的，也就是当globals和locals中有冲突的部分时，locals说了算，它有决定权，以它的为准。如果locals没有被 提供的话，则默认为globals。

3、pdb.runeval(expression,globals,locals)——主要用来调试表达式
expression也是以字符串的形式给出的，当表达式有返回值的时候，这个函数返回的值就是表达式所返回的值，如果没有返回值，那和上面的pdb.run()是一样的。
4、pdb.runcall(function[, argument, ...])——主要用来调试函数
对一个函数进行调试，注意，这里的function是一个函数或者是方法对象，不再是字符串哦，后面的是参数。当韩树有返回值的时候，函数的返回值就是runcall的返回值。

    def myfunc(a,b,c):
        return (a/b)/c

    result=pdb.runcall(myfunc,100,20,5)
    print(result)

5、pdb的其他一些方法

除了上面几个常用的常用方法以外，还有以下几个常用方法，

pdb.post_mortem([traceback])

pdb.pm()

04

使用ipython和jupyter notebook

    进行调试

系列文章的下一篇会介绍，会详细介绍在jupyter里面进行调试的技巧。有兴趣的请关注。

2019/01/05

Saturday

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