摘要：在学习 Python 编程的过程中，写代码并不算难，真正让人崩溃的往往是——调试。 很多初学者调 Bug 的方式是：随便加几个 print，看看屏幕输出，祈祷问题自己消失。结果信息越来越多，思路却越来越乱。
调试 Python 代码
在学习 Python 编程的过程中，写代码并不算难，真正让人崩溃的往往是——调试。 很多初学者调 Bug 的方式是：随便加几个 print，看看屏幕输出，祈祷问题自己消失。结果信息越来越多，思路却越来越乱。
我也曾这样“撞大运式”调试，既低效又心累。直到后来，我逐渐总结出一套清晰、有逻辑的调试方法，不再靠运气，而是通过结构化思路和工具，快速定位问题。
很多人看到 Python 抛出的长长错误提示时，会选择跳过，甚至直接慌了。但事实上，这些信息就是最直接的线索。
例子：
def divIDE(a, b): return a / bprint(divide(10, 0))运行结果是：
zeroDivisionError: division by zeroprint 是大家最常用的调试方式，但大多数人用得很随意，打印的信息反而让问题更复杂。
更好的做法是：只打印能回答问题的内容。
def process(numbers): total = 0 for i, num in enumerate(numbers): total += num print(f"Step {i}: num={num}, total={total}") return total这种方式能让你清楚地看到每一步变量的变化过程。
相比 print，pdb 更专业，可以让你在程序运行中“暂停”，随时查看内部状态。
示例：
import pdbdef calculate_area(length, width): pdb.set_trace return length * widthprint(calculate_area(5, 0))运行到 set_trace 时，程序会停下来等待你输入命令：
print(length) → 查看变量值next → 单步运行continue → 继续运行常见误区随着项目规模变大，print 会让控制台变成“垃圾场”。 这时就要用 logging。
import logginglogging.basicConfig(level=logging.DEBUG)def add(a, b): logging.DEBUG(f"Adding {a} + {b}") return a + bprint(add(10, 20))日志的优势在于：
可以设置不同级别（DEBUG、INFO、ERROR）需要时过滤掉不重要的信息结构化输出，便于管理适用场景常见误区VS Code、PyCharm 等 IDE 自带的调试工具，比 pdb 更友好。
操作很简单：在代码行号处点一下，设置一个断点，然后用“调试模式”运行。程序执行到这一行会暂停，你可以：
鼠标悬停查看变量单步执行代码快速查看调用链新手常犯的错误是：写好一个大函数，一口气运行，报错了却不知道问题出在哪。
比如：
def process_file(file): with open(file) as f: data = f.read.splitlines numbers = [int(x) for x in data] avg = sum(numbers) / len(numbers) print("Average:", avg)如果直接运行，可能遇到各种问题：文件路径错了、数据格式不对、除零错误……
正确做法是拆小测试：
print(open("data.txt").read) print(open("data.txt").read.splitlines) print([int(x) for x in ["1", "2", "3"]])这样能快速缩小问题范围。
调试不仅是修复，更是预防。 例如用户输入不合法数据时，可以用 try-except 提前处理：
try: num = int(input("Enter number: ")) print(10 / num)except ZeroDivisionError: print("Oops, division by zero!")except ValueError: print("Invalid input, please enter a number")单元测试可能是最被忽视的调试方式。 但一旦写起来，你会发现它能大幅度减少 Bug。
import unittestdef add(a, b): return a + bclass TestMath(unittest.TestCase): def test_add(self): self.assertEqual(add(2, 3), 5) self.assertEqual(add(-1, 1), 0)unittest.main提前写好测试，可以在上线前发现问题，而不是等到用户反馈。
看报错信息，从最后一行开始用 print，但要有针对性学会 pdb 或 IDE 调试用日志管理信息逐步测试，而不是一次跑全局用 try-except 处理可预见错误写单元测试，提前防范 Bug调试的过程，本质上就是缩小问题范围、精准锁定原因。掌握这些技巧后，你会发现调试不再焦虑，而是一次有条理的推理之旅。
来源：高效码农
