Python 调试器入门

Python 生态系统包含丰富的工具和库，可以让开发人员更加舒适。例如，我们之前已经介绍了如何使用交互式 shell 增强 Python。本文重点介绍另一种可以节省时间并提高 Python 技能的工具：Python 调试器。

Python 调试器

Python 标准库提供了一个名为 pdb 的调试器。此调试器提供了调试所需的大多数功能，如断点、单行步进、堆栈帧的检查等等。

了解一些pdb 的基本知识很有用，因为它是标准库的一部分。你可以在无法安装其他增强的调试器的环境中使用它。

运行 pdb

运行 pdb 的最简单方法是从命令行，将程序作为参数传递来调试。看看以下脚本：

# pdb_test.py
#!/usr/bin/python3

from time import sleep

def countdown(number):
    for i in range(number, 0, -1):
        print(i)
        sleep(1)

if __name__ == "__main__":
    seconds = 10
    countdown(seconds)

你可以从命令行运行 pdb，如下所示：

$ python3 -m pdb pdb_test.py
> /tmp/pdb_test.py(1)<module>()
-> from time import sleep
(Pdb)

使用 pdb 的另一种方法是在程序中设置断点。为此，请导入 pdb 模块并使用set_trace 函数：

# pdb_test.py
#!/usr/bin/python3

from time import sleep

def countdown(number):
    for i in range(number, 0, -1):
        import pdb; pdb.set_trace()
        print(i)
        sleep(1)

if __name__ == "__main__":
    seconds = 10
    countdown(seconds)

$ python3 pdb_test.py
> /tmp/pdb_test.py(6)countdown()
-> print(i)
(Pdb)

脚本在断点处停止，pdb 显示脚本中的下一行。你也可以在失败后执行调试器。这称为事后调试 postmortem debugging 。

穿行于执行堆栈

调试中的一个常见用例是在执行堆栈中穿行。 Python 调试器运行后，可以使用以下命令：

w(here)：显示当前执行的行以及执行堆栈的位置。

$ python3 test_pdb.py
> /tmp/test_pdb.py(10)countdown()
-> print(i)
(Pdb) w
/tmp/test_pdb.py(16)<module>()
-> countdown(seconds)
> /tmp/test_pdb.py(10)countdown()
-> print(i)
(Pdb)

l(ist)：显示当前位置周围更多的上下文（代码）。

$ python3 test_pdb.py
> /tmp/test_pdb.py(10)countdown()
-> print(i)
(Pdb) l
5
6
7     def countdown(number):
8         for i in range(number, 0, -1):
9             import pdb; pdb.set_trace()
10  ->         print(i)
11             sleep(1)
12
13
14     if __name__ == "__main__":
15         seconds = 10

u(p)/d(own)：向上或向下穿行调用堆栈。

$ py3 test_pdb.py
> /tmp/test_pdb.py(10)countdown()
-> print(i)
(Pdb) up
> /tmp/test_pdb.py(16)<module>()
-> countdown(seconds)
(Pdb) down
> /tmp/test_pdb.py(10)countdown()
-> print(i)
(Pdb)

单步执行程序

pdb提供以下命令来执行和单步执行代码：

n(ext)：继续执行，直到达到当前函数中的下一行，或者返回
s(tep)：执行当前行并在第一个可能的场合停止（在被调用的函数或当前函数中）
c(ontinue)：继续执行，仅在断点处停止。

$ py3 test_pdb.py
> /tmp/test_pdb.py(10)countdown()
-> print(i)
(Pdb) n
10
> /tmp/test_pdb.py(11)countdown()
-> sleep(1)
(Pdb) n
> /tmp/test_pdb.py(8)countdown()
-> for i in range(number, 0, -1):
(Pdb) n
> /tmp/test_pdb.py(9)countdown()
-> import pdb; pdb.set_trace()
(Pdb) s
--Call--
> /usr/lib64/python3.6/pdb.py(1584)set_trace()
-> def set_trace():
(Pdb) c
> /tmp/test_pdb.py(10)countdown()
-> print(i)
(Pdb) c
9
> /tmp/test_pdb.py(9)countdown()
-> import pdb; pdb.set_trace()
(Pdb)

该示例显示了 next 和 step 之间的区别。实际上，当使用 step 时，调试器会进入 pdb 模块源代码，而接下来就会执行 set_trace 函数。

检查变量内容

pdb 非常有用的地方是检查执行堆栈中存储的变量的内容。例如，a(rgs) 命令打印当前函数的变量，如下所示：

py3 test_pdb.py
> /tmp/test_pdb.py(10)countdown()
-> print(i)
(Pdb) where
/tmp/test_pdb.py(16)<module>()
-> countdown(seconds)
> /tmp/test_pdb.py(10)countdown()
-> print(i)
(Pdb) args
number = 10
(Pdb)

pdb 打印变量的值，在本例中是 10。

可用于打印变量值的另一个命令是 p(rint)。

$ py3 test_pdb.py
> /tmp/test_pdb.py(10)countdown()
-> print(i)
(Pdb) list
5
6
7     def countdown(number):
8         for i in range(number, 0, -1):
9             import pdb; pdb.set_trace()
10  ->         print(i)
11             sleep(1)
12
13
14     if __name__ == "__main__":
15         seconds = 10
(Pdb) print(seconds)
10
(Pdb) p i
10
(Pdb) p number - i
0
(Pdb)

如示例中最后的命令所示，print 可以在显示结果之前计算表达式。

Python 文档包含每个 pdb 命令的参考和示例。对于开始使用 Python 调试器人来说，这是一个有用的读物。

增强的调试器

一些增强的调试器提供了更好的用户体验。大多数为 pdb 添加了有用的额外功能，例如语法突出高亮、更好的回溯和自省。流行的增强调试器包括 IPython 的 ipdb 和 pdb++。

这些示例显示如何在虚拟环境中安装这两个调试器。这些示例使用新的虚拟环境，但在调试应用程序的情况下，应使用应用程序的虚拟环境。

安装 IPython 的 ipdb

要安装 IPython ipdb，请在虚拟环境中使用 pip：

$ python3 -m venv .test_pdb
$ source .test_pdb/bin/activate
(test_pdb)$ pip install ipdb

要在脚本中调用 ipdb，必须使用以下命令。请注意，该模块称为 ipdb 而不是 pdb：

import ipdb; ipdb.set_trace()

IPython 的 ipdb 也可以用 Fedora 包安装，所以你可以使用 Fedora 的包管理器 dnf 来安装它：

$ sudo dnf install python3-ipdb

安装 pdb++

你可以类似地安装 pdb++：

$ python3 -m venv .test_pdb
$ source .test_pdb/bin/activate
(test_pdb)$ pip install pdbp

pdb++ 重写了 pdb 模块，因此你可以使用相同的语法在程序中添加断点：

import pdb; pdb.set_trace()

总结

学习如何使用 Python 调试器可以节省你在排查应用程序问题时的时间。对于了解应用程序或某些库的复杂部分如何工作也是有用的，从而提高 Python 开发人员的技能。

via: https://fedoramagazine.org/getting-started-python-debugger/

作者：Clément Verna 选题：lujun9972 译者：Flowsnow 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国荣誉推出

本文转载来自 Linux 中国: https://github.com/Linux-CN/archive

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