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Python 调试器入门
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Python 生态系统包含丰富的工具和库，可以让开发人员更加舒适。 例如，我们之前已经介绍了如何[使用交互式 shell 增强 Python][1]。本文重点介绍另一种可以节省时间并提高 Python 技能的工具：Python 调试器。
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### Python 调试器
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Python 标准库提供了一个名为 pdb 的调试器。此调试器提供了调试所需的大多数功能，如断点、单行步进、堆栈帧的检查等等。
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了解一些pdb 的基本知识很有用，因为它是标准库的一部分。 你可以在无法安装其他增强的调试器的环境中使用它。
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#### 运行 pdb
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运行 pdb 的最简单方法是从命令行，将程序作为参数传递来调试。 看看以下脚本：
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```
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# pdb_test.py
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#!/usr/bin/python3
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from time import sleep
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def countdown(number):
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for i in range(number, 0, -1):
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print(i)
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sleep(1)
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if __name__ == "__main__":
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seconds = 10
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countdown(seconds)
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```
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你可以从命令行运行 pdb，如下所示：
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```
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$ python3 -m pdb pdb_test.py
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> /tmp/pdb_test.py(1)<module>()
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-> from time import sleep
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(Pdb)
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```
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使用 pdb 的另一种方法是在程序中设置断点。为此，请导入 `pdb` 模块并使用`set_trace` 函数：
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```
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# pdb_test.py
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#!/usr/bin/python3
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from time import sleep
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def countdown(number):
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for i in range(number, 0, -1):
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import pdb; pdb.set_trace()
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print(i)
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sleep(1)
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if __name__ == "__main__":
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seconds = 10
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countdown(seconds)
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```
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```
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$ python3 pdb_test.py
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> /tmp/pdb_test.py(6)countdown()
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-> print(i)
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(Pdb)
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```
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脚本在断点处停止，pdb 显示脚本中的下一行。 你也可以在失败后执行调试器。 这称为<ruby>事后调试<rt>postmortem debugging</rt></ruby>。
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#### 穿行于执行堆栈
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调试中的一个常见用例是在执行堆栈中穿行。 Python 调试器运行后，可以使用以下命令：
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+ `w(here)`：显示当前执行的行以及执行堆栈的位置。
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```
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$ python3 test_pdb.py
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> /tmp/test_pdb.py(10)countdown()
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-> print(i)
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(Pdb) w
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/tmp/test_pdb.py(16)<module>()
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-> countdown(seconds)
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> /tmp/test_pdb.py(10)countdown()
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-> print(i)
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(Pdb)
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```
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+ `l(ist)`：显示当前位置周围更多的上下文（代码）。
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```
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$ python3 test_pdb.py
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> /tmp/test_pdb.py(10)countdown()
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-> print(i)
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(Pdb) l
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5
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6
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7 def countdown(number):
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8 for i in range(number, 0, -1):
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9 import pdb; pdb.set_trace()
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10 -> print(i)
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11 sleep(1)
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12
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13
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14 if __name__ == "__main__":
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15 seconds = 10
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```
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+ `u(p)`/`d(own)`：向上或向下穿行调用堆栈。
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```
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$ py3 test_pdb.py
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> /tmp/test_pdb.py(10)countdown()
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-> print(i)
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(Pdb) up
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> /tmp/test_pdb.py(16)<module>()
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-> countdown(seconds)
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(Pdb) down
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> /tmp/test_pdb.py(10)countdown()
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-> print(i)
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(Pdb)
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```
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#### 单步执行程序
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pdb提供以下命令来执行和单步执行代码：
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+ `n(ext)`：继续执行，直到达到当前函数中的下一行，或者返回
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+ `s(tep)`：执行当前行并在第一个可能的场合停止（在被调用的函数或当前函数中）
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+ `c(ontinue)`：继续执行，仅在断点处停止。
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```
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$ py3 test_pdb.py
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> /tmp/test_pdb.py(10)countdown()
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-> print(i)
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(Pdb) n
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10
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> /tmp/test_pdb.py(11)countdown()
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-> sleep(1)
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(Pdb) n
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> /tmp/test_pdb.py(8)countdown()
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-> for i in range(number, 0, -1):
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(Pdb) n
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> /tmp/test_pdb.py(9)countdown()
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-> import pdb; pdb.set_trace()
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(Pdb) s
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--Call--
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> /usr/lib64/python3.6/pdb.py(1584)set_trace()
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-> def set_trace():
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(Pdb) c
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> /tmp/test_pdb.py(10)countdown()
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-> print(i)
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(Pdb) c
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9
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> /tmp/test_pdb.py(9)countdown()
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-> import pdb; pdb.set_trace()
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(Pdb)
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```
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该示例显示了 `next` 和 `step` 之间的区别。 实际上，当使用 `step` 时，调试器会进入 `pdb` 模块源代码，而接下来就会执行 `set_trace` 函数。
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#### 检查变量内容
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+ pdb 非常有用的地方是检查执行堆栈中存储的变量的内容。 例如，`a(rgs)` 命令打印当前函数的变量，如下所示：
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```
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py3 test_pdb.py
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> /tmp/test_pdb.py(10)countdown()
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-> print(i)
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(Pdb) where
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/tmp/test_pdb.py(16)<module>()
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-> countdown(seconds)
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> /tmp/test_pdb.py(10)countdown()
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-> print(i)
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(Pdb) args
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number = 10
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(Pdb)
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```
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pdb 打印变量的值，在本例中是 10。
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+ 可用于打印变量值的另一个命令是 `p(rint)`。
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```
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$ py3 test_pdb.py
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> /tmp/test_pdb.py(10)countdown()
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-> print(i)
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(Pdb) list
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5
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6
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7 def countdown(number):
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8 for i in range(number, 0, -1):
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9 import pdb; pdb.set_trace()
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10 -> print(i)
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11 sleep(1)
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12
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13
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14 if __name__ == "__main__":
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15 seconds = 10
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(Pdb) print(seconds)
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10
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(Pdb) p i
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10
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(Pdb) p number - i
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0
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(Pdb)
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```
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如示例中最后的命令所示，`print` 可以在显示结果之前计算表达式。
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[Python 文档][2]包含每个 pdb 命令的参考和示例。 对于开始使用 Python 调试器人来说，这是一个有用的读物。
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### 增强的调试器
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一些增强的调试器提供了更好的用户体验。 大多数为 pdb 添加了有用的额外功能，例如语法突出高亮、更好的回溯和自省。 流行的增强调试器包括 [IPython 的 ipdb][3] 和 [pdb++][4]。
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这些示例显示如何在虚拟环境中安装这两个调试器。 这些示例使用新的虚拟环境，但在调试应用程序的情况下，应使用应用程序的虚拟环境。
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#### 安装 IPython 的 ipdb
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要安装 IPython ipdb，请在虚拟环境中使用 `pip`：
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$ python3 -m venv .test_pdb
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$ source .test_pdb/bin/activate
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(test_pdb)$ pip install ipdb
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要在脚本中调用 ipdb，必须使用以下命令。 请注意，该模块称为 ipdb 而不是 pdb：
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import ipdb; ipdb.set_trace()
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IPython 的 ipdb 也可以用 Fedora 包安装，所以你可以使用 Fedora 的包管理器 `dnf` 来安装它：
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$ sudo dnf install python3-ipdb
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```
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#### 安装 pdb++
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你可以类似地安装 pdb++：
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$ python3 -m venv .test_pdb
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$ source .test_pdb/bin/activate
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(test_pdb)$ pip install pdbp
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pdb++ 重写了 pdb 模块，因此你可以使用相同的语法在程序中添加断点：
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import pdb; pdb.set_trace()
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```
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### 总结
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学习如何使用 Python 调试器可以节省你在排查应用程序问题时的时间。 对于了解应用程序或某些库的复杂部分如何工作也是有用的，从而提高 Python 开发人员的技能。
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via: https://fedoramagazine.org/getting-started-python-debugger/
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作者：[Clément Verna][a]
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选题：[lujun9972](https://github.com/lujun9972)
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译者：[Flowsnow](https://github.com/Flowsnow)
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校对：[wxy](https://github.com/wxy)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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[a]:https://fedoramagazine.org
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[1]:https://fedoramagazine.org/enhance-python-interactive-shell
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[2]:https://docs.python.org/3/library/pdb.html
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[3]:https://github.com/gotcha/ipdb
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[4]:https://github.com/antocuni/pdb
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