Ubuntu上Python如何进行调试 - 问答

Ubuntu上Python调试的常用方法

1. 使用内置pdb模块（命令行调试）

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

设置断点：在代码中插入import pdb; pdb.set_trace()，程序执行到该行会暂停并进入交互模式。
常用命令：
- l（list）：显示当前代码行及上下文；
- n（next）：执行下一行（不进入函数）；
- s（step）：进入函数调用；
- c（continue）：继续执行至下一个断点；
- p <变量>（print）：打印变量值；
- q（quit）：退出调试器。

2. 使用IDE内置调试器（图形化调试）

PyCharm

安装与配置：通过snap install pycharm-community --classic安装社区版；打开项目后，点击右上角“Add Configuration”，选择“Python”，设置脚本路径和工作目录。
调试步骤：在代码行号旁点击设置断点，点击工具栏“调试”按钮（虫子图标），程序暂停后可通过调试面板查看变量、调用栈，或使用工具栏按钮单步执行。

Visual Studio Code（VS Code）

准备步骤：安装Python扩展（Microsoft官方扩展）；在项目根目录创建.vscode/launch.json文件，配置如下：

{
  "version": "0.2.0",
  "configurations": [
    {
      "name": "Python: Current File",
      "type": "python",
      "request": "launch",
      "program": "${file}",
      "console": "integratedTerminal"
    }
  ]
}

调试流程：在代码行号旁点击设置断点，点击左侧“调试图标”（虫子图标），再点击绿色“开始调试”按钮，即可通过调试工具栏控制执行并查看变量。

3. 使用第三方增强调试工具

ipdb（增强版pdb）

ipdb在pdb基础上增加了语法高亮、自动补全等功能，提升调试体验。

安装与使用：通过pip install ipdb安装；在代码中用import ipdb; ipdb.set_trace()替换pdb断点，启动后会进入增强的交互模式。

PySnooper（自动日志记录）

PySnooper可自动记录函数执行过程中的变量变化，无需手动插入print语句。

安装与使用：通过pip install pysnooper安装；在函数前添加装饰器@pysnooper.snoop()，运行程序后会输出详细的执行日志（包括变量值、执行行号）。

4. 使用logging模块（结构化日志）

logging模块适合长期记录程序运行状态，便于后续分析。

基本配置：通过logging.basicConfig设置日志级别（如DEBUG）和格式，代码中用logging.debug()输出调试信息。

示例代码：

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
def divide(a, b):
    logging.debug(f'Dividing {a} by {b}')
    return a / b
result = divide(10, 2)

运行后会输出类似2025-09-25 10:00:00 - DEBUG - Dividing 10 by 2的日志信息。

5. 使用assert语句（快速检查条件）

assert语句用于检查代码中的关键条件，若条件不满足则抛出AssertionError，适合快速定位逻辑错误。

示例代码：

def calculate_discount(price, discount):
    assert discount >= 0 and discount <= 1, "Discount must be between 0 and 1"
    return price * (1 - discount)
result = calculate_discount(100, 1.5)  # 触发AssertionError

6. 使用gdb调试C扩展

若Python程序使用了C/C++扩展（如通过Cython编写的模块），可使用gdb调试底层代码。

安装与使用：通过sudo apt-get install gdb python-dbg安装gdb和python调试符号；启动gdb并附加到Python进程（sudo gdb -p <pid>），使用py-bt命令查看Python调用栈，结合C调试命令（如bt查看C栈）定位问题。

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