寫python的人一般都不太看重調(diào)試， 因?yàn)檫@是一門解釋性語言， 在哪出錯會立馬在解釋器里提示出來。但是， 以上觀點(diǎn)只適用于小的腳本或者項(xiàng)目。因?yàn)槲以诮佑|目前項(xiàng)目之前， 我一直都是這么做的。

對于一個大的項(xiàng)目來說， 調(diào)試就不能這么做了， 這種大項(xiàng)目通常都是多進(jìn)程或者多線程， 普通的調(diào)試基本沒辦法。通常會通過記錄日志來調(diào)試， 記錄日志。。這里就是我想說得一個坑。正常的項(xiàng)目里面都會有容錯處理， 也就是各種try...except， 然后把拋出的異常寫到日志， 出錯的時候就可以通過看錯誤日志去定位信息。 但是, 拋出的異常通常只是一句話， 無法得到具體的錯誤代碼行， 這在一個模塊比較多的項(xiàng)目里簡直就是噩夢， 你可能要花費(fèi)很多時間去定位錯誤所在地方， 效率極其低下。 腫么辦呢， python里面有一個模塊叫traceback， 這個模塊是干嘛的呢， 請看官方解釋:This module provides a standard interface to extract, format and print stack traces of Python programs. It exactly mimics the behavior of the Python interpreter when it prints a stack trace. This is useful when you want to print stack traces under program control, such as in a “wrapper” around the interpreter.

也就是說， 這個模塊就像一個縮小版的解釋器一樣， 可以跟蹤代碼運(yùn)行棧。 簡單來說， 可以看到代碼詳細(xì)出錯信息， 包括在哪出錯。怎么用呢， 就說一種用法， 我覺得夠用了:import traceback

try:1/0

except Exception as e:traceback.print_exc(file=open('/tmp/error', 'wb'))

這樣程序在拋出異常后， 就會將出錯信息寫到'/tmp/error'這個文件中， just enjoy it!

另外要說的一種方法是logging模塊中用到的方法。

對于大型項(xiàng)目而言，用logging模塊調(diào)試是一種更好的方法，日志集中管理。

要使用日志，首先要聲明一個logger，具體怎么聲明這里不再贅述，參見python官方文檔或者google。

效果和traceback一樣，代碼如下：try:1/0

except Exception as e:logger.exception(e)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python调试_Python调试坑的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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