python單步調試
A. python如何一步步調試
裝個Pycharm
1 添加斷點
2 Debug下運行代碼：
3 F8：進行下一步操作
F7 ：跳入下一個方法中
B. python eirc怎麼單步調試
工作文件夾-選擇你的py保存目錄。
命令行不用選擇，直接點擊ok就可以運行選擇目錄下的py了！
C. Python如何實現單步調試
方法如下：
view plain
/***gcc -o libpycall.so -shared -fPIC pycall.c*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int foo(int a, int b)
{
printf("you input %d and %d\n", a, b);
return a+b;
}
D. python腳本可以單步調試嗎
可以，選擇帶調試功能的編輯器就行了，比如
PyCharm,
PyScripter
E. 如何調式python程序
程序能一次寫完並正常運行的概率很小，基本不超過1%。總會有各種各樣的bug需要修正。有的bug很簡單，看看錯誤信息就知道，有的bug很復雜，我們需要知道出錯時，哪些變數的值是正確的，哪些變數的值是錯誤的，因此，需要一整套調試程序的手段來修復bug。
第一種方法簡單直接粗暴有效，就是用print把可能有問題的變數列印出來看看：
# err.py
def foo(s):
n = int(s)
print '>>> n = %d' % n
return 10 / n
def main():
foo('0')
main()
執行後在輸出中查找列印的變數值：
$ python err.py
>>> n = 0
Traceback (most recent call last):
...
ZeroDivisionError: integer division or molo by zero
用print最大的壞處是將來還得刪掉它，想想程序里到處都是print，運行結果也會包含很多垃圾信息。所以，我們又有第二種方法。
斷言
凡是用print來輔助查看的地方，都可以用斷言（assert）來替代：
# err.py
def foo(s):
n = int(s)
assert n != 0, 'n is zero!'
return 10 / n
def main():
foo('0')
assert的意思是，表達式n != 0應該是True，否則，後面的代碼就會出錯。
如果斷言失敗，assert語句本身就會拋出AssertionError：
$ python err.py
Traceback (most recent call last):
...
AssertionError: n is zero!
程序中如果到處充斥著assert，和print相比也好不到哪去。不過，啟動Python解釋器時可以用-O參數來關閉assert：
$ python -O err.py
Traceback (most recent call last):
...
ZeroDivisionError: integer division or molo by zero
關閉後，你可以把所有的assert語句當成pass來看。
logging
把print替換為logging是第3種方式，和assert比，logging不會拋出錯誤，而且可以輸出到文件：
# err.py
import logging
s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print 10 / n
logging.info()就可以輸出一段文本。運行，發現除了ZeroDivisionError，沒有任何信息。怎麼回事？
別急，在import logging之後添加一行配置再試試：
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
看到輸出了：
$ python err.py
INFO:root:n = 0
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 8, in <mole>
print 10 / n
ZeroDivisionError: integer division or molo by zero
這就是logging的好處，它允許你指定記錄信息的級別，有debug，info，warning，error等幾個級別，當我們指定
level=INFO時，logging.debug就不起作用了。同理，指定level=WARNING後，debug和info就不起作用了。這樣一
來，你可以放心地輸出不同級別的信息，也不用刪除，最後統一控制輸出哪個級別的信息。
logging的另一個好處是通過簡單的配置，一條語句可以同時輸出到不同的地方，比如console和文件。
pdb
第4種方式是啟動Python的調試器pdb，讓程序以單步方式運行，可以隨時查看運行狀態。我們先准備好程序：
# err.py
s = '0'
n = int(s)
print 10 / n
然後啟動：
$ python -m pdb err.py
> /Users/michael/Github/sicp/err.py(2)<mole>()
-> s = '0'
以參數-m pdb啟動後，pdb定位到下一步要執行的代碼-> s = '0'。輸入命令l來查看代碼：
(Pdb) l
1 # err.py
2 -> s = '0'
3 n = int(s)
4 print 10 / n
[EOF]
輸入命令n可以單步執行代碼：
(Pdb) n
> /Users/michael/Github/sicp/err.py(3)<mole>()
-> n = int(s)
(Pdb) n
> /Users/michael/Github/sicp/err.py(4)<mole>()
-> print 10 / n
任何時候都可以輸入命令p 變數名來查看變數：
(Pdb) p s
'0'
(Pdb) p n
0
輸入命令q結束調試，退出程序：
(Pdb) n
ZeroDivisionError: 'integer division or molo by zero'
> /Users/michael/Github/sicp/err.py(4)<mole>()
-> print 10 / n
(Pdb) q
這種通過pdb在命令行調試的方法理論上是萬能的，但實在是太麻煩了，如果有一千行代碼，要運行到第999行得敲多少命令啊。還好，我們還有另一種調試方法。
pdb.set_trace()
這個方法也是用pdb，但是不需要單步執行，我們只需要import pdb，然後，在可能出錯的地方放一個pdb.set_trace()，就可以設置一個斷點：
# err.py
import pdb
s = '0'
n = int(s)
pdb.set_trace() # 運行到這里會自動暫停
print 10 / n
運行代碼，程序會自動在pdb.set_trace()暫停並進入pdb調試環境，可以用命令p查看變數，或者用命令c繼續運行：
$ python err.py
> /Users/michael/Github/sicp/err.py(7)<mole>()
-> print 10 / n
(Pdb) p n
0
(Pdb) c
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 7, in <mole>
print 10 / n
ZeroDivisionError: integer division or molo by zero
這個方式比直接啟動pdb單步調試效率要高很多，但也高不到哪去。
IDE
如果要比較爽地設置斷點、單步執行，就需要一個支持調試功能的IDE。目前比較好的Python IDE有PyCharm：
F. python 為什麼不能一步步手動調試
python的IDLE有調試功能
IDLE的調試功能比較初級,可以用下其它IDE的調試功能如pycharm
IDLE的調試模式:
圖一是打開調試模式的按鈕
圖二是打開的調試界面
圖三是當你運行任何一個運行腳本時,就會進行調試
單步調試什麼的都在那個面板上,斷點要在腳本文件里右鍵打
G. python腳本可以單步調試嗎
可以，選擇帶調試功能的編輯器就行了，比如 PyCharm, PyScripter
H. Python編程中的3大挑戰是什麼
1.工作環境的設置
設置Python工作環境以滿足基本的編程需求，恐怕是初學者在使用Python時碰到過的最典型、最具挑戰性的問題。一旦Python環境未能被合理地設置，初學者不但無法順利地完成安裝，而且會在編程和使用過程中屢受挫敗，甚至失去學習的動力。
如何解決?
Python是使用自己的集成開發環境來構建的。這使得Python用戶(其中也包括初學者)能夠輕松地安裝某個特定的應用程序，並執行不同的功能。因此，我們可以根據其自帶的指南和幫助，讓應用的初始化更加流暢、更加直接。
2.學會重要函數
每種編程語言，除了一些通用的函數功能之外，總有一些自帶的實現方法。Python也不例外。它通過lambda、map、以及filter等函數，來輔助實現應用的某些特定功能。對於初學者而言，這些既是難點，又是需要吃透和掌握的地方。只有學會善用它們，我們才能避免重復製造“輪子”，減少犯錯的可能性。
如何解決?
在實踐中，我們往往可以帶著實際需要和問題去學習Python。例如，我們可以基於目標網站的訪問分析需求，去學習如何使用Python的相關函數。同時，用戶還可以通過自定義變數中的數據類型來減少自行編寫函數的工作量。此外，Python自帶的自動完成功能，可以減少用戶在編程中的輸入出錯，進而避免程序在運行時出現的各種問題。
3.調試代碼
剛接觸Python和編程的人通常會對它的語法望而生畏，也可能會犯一些語法上的錯誤。不過，隨著用戶知識和經驗的積累，此類錯誤會逐漸減少。常言道：“要在游泳中學會游泳”。作為積累的一個重要環節，初學者可以通過對目標代碼的反復調試，來逐步修正各種小錯誤，進而提高程序的實現效率。
如何解決?
Python編程作為一種動態的編程語言，它具有實時顯示代碼錯誤的功能。開發人員可以在此基礎上快速地獲悉各種錯誤，並輕松地予以糾正。比如，Python編程自帶的pdb包，能夠以交互的方式實現對源代碼的調試。換句話說，用戶能夠通過由pdb提供的常用調試命令，來實現：設置斷點、單步調試、進入函數調試、查看當前代碼、查看棧片段、動態改變變數值等目的。
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