程序能一次写完并正常运行的概率很小，基本不超过1%。总会有各种各样的bug需要修正。有的bug很简单，看看错误信息就知道，有的bug很复杂，我们需要知道出错时，哪些变量的值是正确的，哪些变量的值是错误的，因此，需要一整套调试程序的手段来修复bug。
第一种方法简单直接粗暴有效，就是用print()把可能有问题的变量打印出来看看：
def foo(s):
n = int(s)
print('>>> n = %d' % n)
return 10 / n
def main():
foo('0')
main()
>>> n = 0
---------------------------------------------------------------------------
ZeroDivisionError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-4c0eca3c67a6> in <module>()
7 foo('0')
8
----> 9 main()
<ipython-input-1-4c0eca3c67a6> in main()
5
6 def main():
----> 7 foo('0')
8
9 main()
<ipython-input-1-4c0eca3c67a6> in foo(s)
2 n = int(s)
3 print('>>> n = %d' % n)
----> 4 return 10 / n
5
6 def main():
ZeroDivisionError: division by zero
用print()最大的坏处是将来还得删掉它，想想程序里到处都是print()，运行结果也会包含很多垃圾信息。所以，我们又有第二种方法。
凡是用print()来辅助查看的地方，都可以用断言（assert）来替代：
def foo(s):
n = int(s)
assert n != 0, 'n is zero!'
return 10 / n
def main():
foo('0')
main()
---------------------------------------------------------------------------
AssertionError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-b0db61c27eca> in <module>()
7 foo('0')
8
----> 9 main()
<ipython-input-1-b0db61c27eca> in main()
5
6 def main():
----> 7 foo('0')
8
9 main()
<ipython-input-1-b0db61c27eca> in foo(s)
1 def foo(s):
2 n = int(s)
----> 3 assert n != 0, 'n is zero!'
4 return 10 / n
5
AssertionError: n is zero!
assert的意思是，表达式 n != 0应该是 True，否则，根据程序运行的逻辑，后面的代码肯定会出错。
如果断言失败，assert语句本身就会抛出 AssertionError：
程序中如果到处充斥着assert，和print()相比也好不到哪去。不过，启动Python解释器时可以用-O参数来关闭assert：
$ python -O err.py
Traceback (most recent call last):
...
ZeroDivisionError: division by zero
关闭后，你可以把所有的assert语句当成pass来看。
把 print() 替换为 logging 是第3种方式，和 assert 比，logging 不会抛出错误，而且可以输出到文件：
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print(10 / n)
INFO:root:n = 0
---------------------------------------------------------------------------
ZeroDivisionError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-fb47d4bb0400> in <module>
5 n = int(s)
6 logging.info('n = %d' % n)
----> 7 print(10 / n)
ZeroDivisionError: division by zero
logging.info()就可以输出一段文本。运行，发现除了ZeroDivisionError，没有任何信息。怎么回事？
别急，在 import logging 之后添加一行配置再试试：
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
看到输出了：
$ python err.py
INFO:root:n = 0
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 8, in <module>
print(10 / n)
ZeroDivisionError: division by zero
这就是 logging的好处，它允许你指定记录信息的级别，有 debug，info，warning，error 等几个级别，当我们指定level=INFO时，logging.debug就不起作用了。同理，指定 level=WARNING 后，debug和info就不起作用了。这样一来，你可以放心地输出不同级别的信息，也不用删除，最后统一控制输出哪个级别的信息。
logging 的另一个好处是通过简单的配置，一条语句可以同时输出到不同的地方，比如console和文件。
第4种方式是启动Python的调试器pdb，让程序以单步方式运行，可以随时查看运行状态。我们先准备好程序：
# err.py
s = '0'
n = int(s)
print(10 / n)
---------------------------------------------------------------------------
ZeroDivisionError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-8-2acd30428634> in <module>
2 s = '0'
3 n = int(s)
----> 4 print(10 / n)
ZeroDivisionError: division by zero
然后启动：
$ python -m pdb err.py
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(2)<module>()
-> s = '0'
以参数 -m pdb 启动后，pdb 定位到下一步要执行的代码 -> s = ‘0’。输入命令l来查看代码：
(Pdb) l
1 # err.py
2 -> s = '0'
3 n = int(s)
4 print(10 / n)
输入命令n可以单步执行代码：
(Pdb) n
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(3)<module>()
-> n = int(s)
(Pdb) n
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(4)<module>()
-> print(10 / n)
任何时候都可以输入命令p 变量名来查看变量：
(Pdb) p s
'0'
(Pdb) p n
0
输入命令q结束调试，退出程序：
(Pdb) q
这种通过pdb在命令行调试的方法理论上是万能的，但实在是太麻烦了，如果有一千行代码，要运行到第999行得敲多少命令啊。还好，我们还有另一种调试方法。
这个方法也是用pdb，但是不需要单步执行，我们只需要 import pdb，然后，在可能出错的地方放一个 pdb.set_trace()，就可以设置一个断点：
# err.py
import pdb
s = '0'
n = int(s)
pdb.set_trace() # 运行到这里会自动暂停
print(10 / n)
运行代码，程序会自动在 pdb.set_trace() 暂停并进入pdb调试环境，可以用命令 p 查看变量，或者用命令 c 继续运行：
$ python err.py
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(7)<module>()
-> print(10 / n)
(Pdb) p n
0
(Pdb) c
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 7, in <module>
print(10 / n)
ZeroDivisionError: division by zero
这个方式比直接启动pdb单步调试效率要高很多，但也高不到哪去。
如果要比较爽地设置断点、单步执行，就需要一个支持调试功能的IDE。目前比较好的Python IDE有：
Visual Studio Code：https://code.visualstudio.com/，需要安装Python插件。
PyCharm：http://www.jetbrains.com/pycharm/
另外，Eclipse加上pydev插件也可以调试Python程序。
写程序最痛苦的事情莫过于调试，程序往往会以你意想不到的流程来运行，你期待执行的语句其实根本没有执行，这时候，就需要调试了。
虽然用IDE调试起来比较方便，但是最后你会发现，logging才是终极武器。
完