Python----Python的pdb代码调试方法

简介: Python----Python的pdb代码调试方法

诚然,借助pycharm打断点调试代码确实很简单,很方便,也很明了,但是在实际项目开发中,经常会遇到比如在linux上调试一段代码,没有pycharm等工具支撑的时候,很多人可能会考虑在代码中打印信息来辅助定位,但是如果代码挺多,变量挺多的时候,定位起来就相当的麻烦,所以作为一个合格的python开发者,pdb调试的方法还是要掌握的

下面在linux系统以如下一段代码为例,详细演示如何利用pdb调试,首先需要导入pdb,然后在想调试的位置加上pdb.set_trace(),当程序执行的时候就会从此处进入调试位置,如下就从开始直接进行调试

1 在Linux系统创建demo.py文件,内容如下

import pdb

def get_sum(num):
    sum=0
    
    for i in range(num):
        sum+=i
    return sum
        

if __name__=="__main__":
    pdb.set_trace()
    num=5
    sum=get_sum(num)
    print(sum)

2 开始调试代码

(1)在命令行通过python demo.py执行,可以看到此处有个箭头执向赋值语句,表示即将执行此条语句,即箭头指向的位置尚未执行

[root@redrose2100 opt]# python3 demo.py
> /opt/demo.py(13)<module>()
-> num=5
(Pdb)

(2)输入小写字母 l 可以查看代码上下文 list:

(Pdb) l
  8         return sum
  9
 10
 11     if __name__=="__main__":
 12         pdb.set_trace()
 13  ->     num=5
 14         sum=get_sum(num)
 15         print(sum)
[EOF]
(Pdb)

(3)通过 p xxx 可以打印xxx变量,查看xxx变量当前的值,如下确实验证了num尚未赋值

(Pdb) p num
*** NameError: name 'num' is not defined
(Pdb)

(4)输入 n 执行下一步(next)

(Pdb) n
> /opt/demo.py(14)<module>()
-> sum=get_sum(num)
(Pdb) p num
5
(Pdb)

(5)输入 s 进入到调用函数里面 step,注意,此时如果输入n,则不会进入函数调用,直接将函数调用这一行执行完成,使用s可以进入到函数里面继续看

(Pdb) s
--Call--
> /opt/demo.py(3)get_sum()
-> def get_sum(num):
(Pdb)

(6)此时可以不断的输入n或者p xxx 来调试查看变量

-> def get_sum(num):
(Pdb) n
> /opt/demo.py(4)get_sum()
-> sum=0
(Pdb) n
> /opt/demo.py(6)get_sum()
-> for i in range(num):
(Pdb) n
> /opt/demo.py(7)get_sum()
-> sum+=i
(Pdb) n
> /opt/demo.py(6)get_sum()
-> for i in range(num):
(Pdb) p sum
0
(Pdb) n
> /opt/demo.py(7)get_sum()
-> sum+=i
(Pdb) n
> /opt/demo.py(6)get_sum()
-> for i in range(num):
(Pdb) n
> /opt/demo.py(7)get_sum()
-> sum+=i
(Pdb) n
> /opt/demo.py(6)get_sum()
-> for i in range(num):
(Pdb) p sum
3
(Pdb) n
> /opt/demo.py(7)get_sum()
-> sum+=i
(Pdb) n
> /opt/demo.py(6)get_sum()
-> for i in range(num):
(Pdb) n
> /opt/demo.py(7)get_sum()
-> sum+=i
(Pdb) p sum
6
(Pdb) p i
4
(Pdb)

(7)假如现在感觉这个函数已经调试的差不多了,但是并没有执行完,可以输入
r 回到函数调用完成的位置

(Pdb) r
--Return--
> /opt/demo.py(8)get_sum()->10
-> return sum
(Pdb) p sum
10
(Pdb)

(8)假如这个时候感觉已经调试完成了,想结束了,可以直接输入 c,即可结束调试

(Pdb) c
10
[root@redrose2100 opt]#
目录
相关文章
|
4天前
|
存储 JSON 监控
告别Print,使用IceCream进行高效的Python调试
本文将介绍**IceCream**库,这个专门用于调试的工具显著提升了调试效率,使整个过程更加系统化和规范化。
20 2
告别Print,使用IceCream进行高效的Python调试
WK
|
18天前
|
Python
Python中format_map()方法
在Python中,`format_map()`方法用于使用字典格式化字符串。它接受一个字典作为参数,用字典中的键值对替换字符串中的占位符。此方法适用于从字典动态获取值的场景,尤其在处理大量替换值时更为清晰和方便。
WK
66 36
|
2天前
|
缓存 监控 测试技术
Python中的装饰器:功能扩展与代码复用的利器###
本文深入探讨了Python中装饰器的概念、实现机制及其在实际开发中的应用价值。通过生动的实例和详尽的解释,文章展示了装饰器如何增强函数功能、提升代码可读性和维护性,并鼓励读者在项目中灵活运用这一强大的语言特性。 ###
|
5天前
|
缓存 开发者 Python
探索Python中的装饰器:简化代码,增强功能
【10月更文挑战第35天】装饰器在Python中是一种强大的工具,它允许开发者在不修改原有函数代码的情况下增加额外的功能。本文旨在通过简明的语言和实际的编码示例,带领读者理解装饰器的概念、用法及其在实际编程场景中的应用,从而提升代码的可读性和复用性。
|
2天前
|
Python
探索Python中的装饰器:简化代码,提升效率
【10月更文挑战第39天】在编程的世界中,我们总是在寻找使代码更简洁、更高效的方法。Python的装饰器提供了一种强大的工具,能够让我们做到这一点。本文将深入探讨装饰器的基本概念,展示如何通过它们来增强函数的功能,同时保持代码的整洁性。我们将从基础开始,逐步深入到装饰器的高级用法,让你了解如何利用这一特性来优化你的Python代码。准备好让你的代码变得更加优雅和强大了吗?让我们开始吧!
7 1
|
6天前
|
设计模式 缓存 监控
Python中的装饰器:代码的魔法增强剂
在Python编程中,装饰器是一种强大而灵活的工具,它允许程序员在不修改函数或方法源代码的情况下增加额外的功能。本文将探讨装饰器的定义、工作原理以及如何通过自定义和标准库中的装饰器来优化代码结构和提高开发效率。通过实例演示,我们将深入了解装饰器的应用,包括日志记录、性能测量、事务处理等常见场景。此外,我们还将讨论装饰器的高级用法,如带参数的装饰器和类装饰器,为读者提供全面的装饰器使用指南。
|
2天前
|
存储 缓存 监控
掌握Python装饰器:提升代码复用性与可读性的利器
在本文中,我们将深入探讨Python装饰器的概念、工作原理以及如何有效地应用它们来增强代码的可读性和复用性。不同于传统的函数调用,装饰器提供了一种优雅的方式来修改或扩展函数的行为,而无需直接修改原始函数代码。通过实际示例和应用场景分析,本文旨在帮助读者理解装饰器的实用性,并鼓励在日常编程实践中灵活运用这一强大特性。
|
6天前
|
存储 算法 搜索推荐
Python高手必备!揭秘图(Graph)的N种风骚表示法,让你的代码瞬间高大上
在Python中,图作为重要的数据结构,广泛应用于社交网络分析、路径查找等领域。本文介绍四种图的表示方法:邻接矩阵、邻接表、边列表和邻接集。每种方法都有其特点和适用场景,掌握它们能提升代码效率和可读性,让你在项目中脱颖而出。
18 5
|
4天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索机器学习:从理论到Python代码实践
【10月更文挑战第36天】本文将深入浅出地介绍机器学习的基本概念、主要算法及其在Python中的实现。我们将通过实际案例,展示如何使用scikit-learn库进行数据预处理、模型选择和参数调优。无论你是初学者还是有一定基础的开发者,都能从中获得启发和实践指导。
11 2
|
6天前
|
数据库 Python
异步编程不再难!Python asyncio库实战,让你的代码流畅如丝!
在编程中,随着应用复杂度的提升,对并发和异步处理的需求日益增长。Python的asyncio库通过async和await关键字,简化了异步编程,使其变得流畅高效。本文将通过实战示例,介绍异步编程的基本概念、如何使用asyncio编写异步代码以及处理多个异步任务的方法,帮助你掌握异步编程技巧,提高代码性能。
20 4