Python的调试可以通过多种方式实现，以下是常用方法及技巧的
一、基础调试方法
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使用
print语句最简单的调试方式，通过
print（）输出变量值和执行流程。适用于简单逻辑或快速定位问题，但复杂程序易产生冗余输出。def add(a, b): print(f"Adding {a} and {b}") return a + b result = add(2, 3) print(f"Result: {result}") -
使用
assert语句通过
assert检查条件，条件为假时抛出AssertionError，适用于验证输入或中间状态。需注意assert默认在调试模式下启用，生产环境需手动关闭。def divide(a, b): assert b != 0, "Denominator cannot be zero!" return a / b
二、专业调试工具
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内置调试器
pdb-
设置断点 ：
pdb.set_trace（）（代码中插入）或break line_number（命令行）。 -
基本命令 ：
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n/next：执行下一行代码（不进入函数）； -
s/step：进入函数内部； -
c/continue：继续执行至断点或结束； -
p variable：打印变量值； -
l/list：显示当前代码上下文； -
q/quit：退出调试器。
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import pdb def buggy_function(): a = 5 b = 0 pdb.set_trace() # 设置断点 return a / b -
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集成开发环境（IDE）调试工具
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断点管理 ：点击代码行左侧或使用快捷键（如F9）设置/移除断点；
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变量监视 ：实时查看变量值和调用栈；
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图形化界面 ：提供步进、逐行执行等可视化操作。
以 PyCharm 为例：
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在代码行左侧点击设置断点，程序执行至该位置暂停；
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使用“Variables”窗口查看当前作用域变量。
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三、进阶技巧
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使用
logging模块通过配置不同日志级别（DEBUG、INFO等），将运行状态记录到文件，便于后续分析。
import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) def divide(a, b): logging.debug(f"Dividing {a} by {b}") if b == 0: logging.error("Attempted to divide by zero!") raise ValueError("Denominator cannot be zero!") return a / b -
第三方调试工具
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ipdb ：增强版pdb，支持交互式命令和自动补全；
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debugpy ：支持远程调试，适用于分布式开发。
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性能分析结合调试
使用
cProfile等工具定位性能瓶颈，结合pdb进行针对性调试。
四、注意事项
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Python版本要求 ：建议使用Python 3.7及以上版本，以支持更多调试功能；
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生产环境禁用调试 ：
pdb等调试工具可能暴露敏感信息，需通过配置文件（如.pdbrc）或环境变量禁用。
通过以上方法，可高效排查代码错误，提升开发效率。