python单步调试
A. python如何一步步调试
装个Pycharm
1 添加断点
2 Debug下运行代码：
3 F8：进行下一步操作
F7 ：跳入下一个方法中
B. python eirc怎么单步调试
工作文件夹-选择你的py保存目录。
命令行不用选择，直接点击ok就可以运行选择目录下的py了！
C. Python如何实现单步调试
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脚本可以单步调试吗
可以，选择带调试功能的编辑器就行了，比如
PyCharm,
PyScripter
E. 如何调式python程序
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：
# err.py
def foo(s):
n = int(s)
print '>>> n = %d' % n
return 10 / n
def main():
foo('0')
main()
执行后在输出中查找打印的变量值：
$ python err.py
>>> n = 0
Traceback (most recent call last):
...
ZeroDivisionError: integer division or molo 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。
断言
凡是用print来辅助查看的地方，都可以用断言（assert）来替代：
# 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，表达式n != 0应该是True，否则，后面的代码就会出错。
如果断言失败，assert语句本身就会抛出AssertionError：
$ python err.py
Traceback (most recent call last):
...
AssertionError: n is zero!
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: integer division or molo by zero
关闭后，你可以把所有的assert语句当成pass来看。
logging
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：
# err.py
import logging
s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print 10 / n
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 <mole>
print 10 / n
ZeroDivisionError: integer division or molo 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。
pdb
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
然后启动：
$ python -m pdb err.py
> /Users/michael/Github/sicp/err.py(2)<mole>()
-> 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
[EOF]
输入命令n可以单步执行代码：
(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) n
ZeroDivisionError: 'integer division or molo by zero'
> /Users/michael/Github/sicp/err.py(4)<mole>()
-> print 10 / n
(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。
pdb.set_trace()
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/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
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。
IDE
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PyCharm：
F. python 为什么不能一步步手动调试
python的IDLE有调试功能
IDLE的调试功能比较初级,可以用下其它IDE的调试功能如pycharm
IDLE的调试模式:
图一是打开调试模式的按钮
图二是打开的调试界面
图三是当你运行任何一个运行脚本时,就会进行调试
单步调试什么的都在那个面板上,断点要在脚本文件里右键打
G. python脚本可以单步调试吗
可以，选择带调试功能的编辑器就行了，比如 PyCharm, PyScripter
H. Python编程中的3大挑战是什么
1.工作环境的设置
设置Python工作环境以满足基本的编程需求，恐怕是初学者在使用Python时碰到过的最典型、最具挑战性的问题。一旦Python环境未能被合理地设置，初学者不但无法顺利地完成安装，而且会在编程和使用过程中屡受挫败，甚至失去学习的动力。
如何解决?
Python是使用自己的集成开发环境来构建的。这使得Python用户(其中也包括初学者)能够轻松地安装某个特定的应用程序，并执行不同的功能。因此，我们可以根据其自带的指南和帮助，让应用的初始化更加流畅、更加直接。
2.学会重要函数
每种编程语言，除了一些通用的函数功能之外，总有一些自带的实现方法。Python也不例外。它通过lambda、map、以及filter等函数，来辅助实现应用的某些特定功能。对于初学者而言，这些既是难点，又是需要吃透和掌握的地方。只有学会善用它们，我们才能避免重复制造“轮子”，减少犯错的可能性。
如何解决?
在实践中，我们往往可以带着实际需要和问题去学习Python。例如，我们可以基于目标网站的访问分析需求，去学习如何使用Python的相关函数。同时，用户还可以通过自定义变量中的数据类型来减少自行编写函数的工作量。此外，Python自带的自动完成功能，可以减少用户在编程中的输入出错，进而避免程序在运行时出现的各种问题。
3.调试代码
刚接触Python和编程的人通常会对它的语法望而生畏，也可能会犯一些语法上的错误。不过，随着用户知识和经验的积累，此类错误会逐渐减少。常言道：“要在游泳中学会游泳”。作为积累的一个重要环节，初学者可以通过对目标代码的反复调试，来逐步修正各种小错误，进而提高程序的实现效率。
如何解决?
Python编程作为一种动态的编程语言，它具有实时显示代码错误的功能。开发人员可以在此基础上快速地获悉各种错误，并轻松地予以纠正。比如，Python编程自带的pdb包，能够以交互的方式实现对源代码的调试。换句话说，用户能够通过由pdb提供的常用调试命令，来实现：设置断点、单步调试、进入函数调试、查看当前代码、查看栈片段、动态改变变量值等目的。
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