Python在Debian中的调试技巧 - 问答

Python在Debian中的调试技巧

1. 使用内置pdb模块进行基础调试

pdb是Python标准库中的交互式调试工具，无需额外安装，适合快速定位代码问题。

设置断点：在需要调试的代码行前插入import pdb; pdb.set_trace()，程序运行到该行时会暂停执行。
常用调试命令：
- n（next）：执行下一行代码（不进入函数内部）；
- s（step）：进入函数调用（跟踪函数内部逻辑）；
- c（continue）：继续执行，直到遇到下一个断点或程序结束；
- l（list）：显示当前执行语句周围的代码（默认显示5行上下文）；
- p expression（print）：打印指定表达式的值（如p x输出变量x的值）；
- q（quit）：退出调试器并终止程序。

2. 增强型调试工具：ipdb与pdbpp

若pdb的功能不足以满足需求，可以使用增强版调试工具，提升交互体验。

ipdb：基于IPython的pdb增强版，支持语法高亮、自动补全和更友好的命令行界面。
- 安装：pip install ipdb；
- 使用：将代码中的pdb.set_trace()替换为ipdb.set_trace()，运行脚本后即可进入增强的调试模式。
pdbpp：功能更丰富的pdb扩展，支持语法高亮、自动补全、调用栈可视化等特性。
- 安装：pip install pdbpp；
- 使用：将代码中的import pdb替换为import pdbpp as pdb，其余用法与pdb一致。

3. 图形化调试：PyCharm与VSCode

对于复杂项目，图形化调试工具能显著提升效率，提供可视化的断点管理、变量监控和流程跟踪。

PyCharm：
- 配置：打开PyCharm并加载Python项目，点击代码行号左侧设置断点；
- 启动调试：点击左侧边栏的“调试图标”→选择“Python File”配置→点击绿色播放按钮，程序会在断点处暂停，可通过“Step Over”“Step Into”等按钮控制执行流程，还能查看变量值和调用栈。
VSCode：
- 配置：安装Python扩展（Microsoft官方扩展），打开项目后点击左侧边栏的“调试图标”；
- 启动调试：点击顶部菜单“Run”→“Add Configuration”，选择“Python File”，保存配置后点击绿色播放按钮开始调试，支持断点、变量监视、表达式求值等功能。

4. 日志记录调试：logging模块

日志记录是生产环境和长期项目中推荐的调试方式，能系统性地跟踪程序执行流程和状态。

基础配置：使用logging模块记录不同级别的日志（DEBUG、INFO、WARNING、ERROR等），通过basicConfig设置日志级别和格式。
- 示例：
```
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
def add(a, b):
    logging.debug(f"Adding {a} and {b}")
    return a + b
result = add(3, 5)
```
- 输出：2025-10-19 12:00:00,000 - DEBUG - Adding 3 and 5，清晰展示函数调用和参数信息。
高级工具：
- IceCream：提供更结构化的调试输出，自动显示函数名和参数。
  - 安装：pip install icecream；
  - 使用：from icecream import ic; ic(add(3, 5))，输出：ic| add(3, 5): 8。
- Loguru：简化日志记录配置，支持异常捕获和彩色输出。
  - 安装：pip install loguru；
  - 使用：from loguru import logger; @logger.catch def divide(a, b): return a / b，当发生异常时会自动打印错误堆栈和变量值。
- Snoop：装饰器式日志工具，打印函数调用过程和变量变化。
  - 安装：pip install snoop；
  - 使用：from snoop import snoop; @snoop def factorial(n): return n * factorial(n-1) if n else 1; factorial(5)，输出函数调用的每一步及变量值。

5. 异步代码调试技巧

对于异步Python代码（如使用asyncio编写的代码），需要专用工具跟踪事件循环和任务状态。

pdb/ipdb：可直接用于异步代码，但需注意在async def函数内使用await时，pdb会正常暂停。
aiomonitor：实时监控异步事件循环，显示活动任务及其状态。
- 安装：pip install aiomonitor；
- 使用：在代码中添加from aiomonitor import start_monitor; start_monitor()，运行脚本后可通过命令行查看异步任务的执行情况。

6. 单元测试与断言

通过编写测试用例验证代码逻辑的正确性，提前发现问题。

assert语句：简单快速检查条件是否满足，不满足时抛出AssertionError。
- 示例：def divide(a, b): assert b != 0, "除数不能为零"; return a / b，当b为0时会抛出异常并提示错误信息。

unittest框架：Python标准库中的单元测试框架，支持测试用例组织、断言方法和测试运行。

示例：

import unittest
class TestMath(unittest.TestCase):
    def test_add(self):
        self.assertEqual(add(3, 5), 8)
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

pytest框架：更灵活的第三方测试框架，支持 fixture、参数化测试等高级特性，简化测试代码编写。

7. 系统级调试工具：strace

当Python程序与系统交互（如文件操作、网络请求）出现问题时，可使用strace跟踪系统调用和信号，定位底层问题。

使用方法：在终端运行strace python your_script.py，会输出程序执行过程中的所有系统调用（如open、read、write），帮助分析是否因系统权限、文件不存在等问题导致程序异常。

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