Python调试技巧

1. print

不要看不起print，这是一切调试的起点，即便是调试Java或者C这种巨麻烦的编译语言，print仍然是常用工具。当然，我们讲的是Python，是比Java和C要方便100倍的动态解释语言，因此这个print就更有力了。至于语法如何，不用我讲了吧。

2. reload

python本身就是一个交互式环境，你完全可以一边写代码，一边开一个python进程，然后用reload调用你写的模块，顺手传几个参数进去，看看运行的结果。

[code]# file name fac.py
def factorial(n):
        result = 1
        for i in range(1, n+1):
                result *= i
        return result[/code]
[code]
>>> fac.factorial(5)
120
[/code]

然后你用递归重写了factorial（注意，我这里把*替换成了+）

[code]# file name fac.py
def factorial(n):
        if n == 1:
                return result
        else:
                return n + factorial(n-1)[/code]
[code]
>>> reload(fac)
<module 'fac' from 'fac.py'>
>>> fac.factorial(5)
15[/code]

3. reload有一点限制，就是这个模块得能import得到。如果程序恰好不在PYTHONPATH里面，这一招就玩不转了。不过人不能让尿憋死对不对？所以python提供了exec和eval。

严格地说exec和eval并不是为了调试设计的，甚至我都不知道它们“应该”用在哪里。通常Perl程序员都喜欢，或者不得不用exec，eval实现一些很暴力，很变态的功能。不过由于Python的良好设计，这种滥用暴力的场合并不常见，因此Python初学者都对exec和eval不甚了解。这里正好借这个机会介绍一下者两个工具。

exec的语法是

exec(code, environment)

这个code可以是一个字符串，也可以是一个文件对象。下面我们用文件对象举例。

[code]>>> d = {}
>>> exec(file('/tmp/fac.py', d)
>>> d.get('factorial')(5）
15
[/code]

eval和exec的意思相近，不过其功能是计算而不是赋值。(接上面的例子）

[code]>>> eval('factorial(12)', d)
15[/code]

这里environment是一个dictonary，因此当python执行完code之后，他会把所有的东西都放在这个environment里面。如果你不指定environment，python会在当前的environment里执行这段代码。如果你刚运行了一个factorial，接着又执行了这个fac.py,那么这段代码里的factorial就会取代你刚运行的factorial。因此，强烈建议你，总是指定一个environment

4. python -i

exec也好，reload也罢，对于调试单独一个类或者方法，是很方便的，但是如果在写要用到这些类或者方法的程序时，该怎么调试呢？写一个wrapper方法。好主意，实际上我自己就经常这么做。不过python的命令行参数提供了一个更棒的方法， -i

[code]# test.py
def factorial(n):
    if n == 1:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)
def sum(n):
    if n == 1:
        return 1
    else:
        return n + sum(n-1)
result = 0
for i in range(5, 7):
    result += factorial(i) + sum(i)
    if i == 6 :     # our debugging break point
        break       #
[/code]
[code]python -i test.py
>>>
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', 'factorial', 'i', 'result', 'sum']
>>> result
876[/code]

5. logging

logging是一个远比print更强大的调试工具。Python的logging模块非常强大，任何一个严肃的Py开发人员都应该学会使用这个模块。建议大家从Python的文档入手，学习这个模块。这里我就不多讲了。

6. pdb， idle，komodo，windpdb，以及其他调试工具。