我们在写代码的时候，往往会有一大堆错误。我们该如何调试呢？
用print语句打印
我们可以用print语句打印我们想要的内容，然后在输出中查看。
print "hah"
但是在调试之后，我们还需要手动删除print语句，比较麻烦。
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assert
前面用print的地方，我们可以使用assert语句来替代。例如：
def foo(s):
s = int(s)
assert s != 0, "s is Zero"
return 10.0 / s
foo('0')assert语句后紧跟着一句判断语句，再更着错误信息。如果判断语句不符合，则抛出一个AssertionError.例如：
Traceback (most recent call last):
File "/Users/W/Code/Python/Demo/AssertDemo.py", line 7, in
foo('0')
File "/Users/W/Code/Python/Demo/AssertDemo.py", line 3, in foo
assert s != 0, "s is Zero"
AssertionError: s is Zero我们可以在执行的时候带上参数-o统一关闭assert。关闭后，assert语句就不再生效。
logging
可以将print语句替换成logging。logging不会像assert那样抛出错误信息。logging的好处有很多，一个是可以制定输出特定级别的信息。
Level: CRITICAL Numeric value: 50 Level: ERROR Numeric value: 40 Level: WARNING Numeric value: 30 Level: INFO Numeric value: 20 Level: DEBUG Numeric value: 10 Level: NOTSET Numeric value: 0
我们可以用
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
对logging进行简单的配置。小于该level的warning都会被忽略。另外我们也可以对logging输出的位置进行配置，例如是输出到console还是到某一个debug文件。关于更多logging的配置，可以阅读：https://segmentfault.com/a/11...。
本文档是python学习笔记与简明教程；为什么用Python作为编程入门语言？每种语言都会有它的支持者和反对者。去Google一下“why python”，你会得到很多结果，诸如应用范围广泛、开源、社区活跃、丰富的库、跨平台等等等等，也可能找到不少对它的批评，格式死板、效率低、国内用的人很少之类。不过这些优缺点的权衡都是程序员们的烦恼。作为一个想要学点编程入门的初学者来说，简单才是最重要的。当学C++的同学还在写链表，学Java的同学还在折腾运行环境的时候，学Pyt
调试器 pdb，the python debugger
pdb的启动方式为
python -m pdb test.py
pdb常用的命令
n: 即next，用于执行下一步
l: 应该是list，查看下面要执行的代码
p 变量名: p应该是parameter的首字母，查看某一个变量的值
q: quit, 退出程序
pdb可以控制python的一步一步执行，理论上是万能的debugger。但是在处理很长的代码的时候，显得效率低下。分析一下我们的需求，我们其实是需要在一些关键的点设置一下断点，让我们看一下执行的结果即可，而不是像前面那样查看每一步。接下来我们就来看一下pdb.set_trace().
pdb.set_trace()
我们只需要在让程序暂停的地方写一行代码：
pdb.set_trace()
Python编辑器在遇到pdb.set_trace()时候，程序就会暂停，我们就可以用上面提到的pdb命令来查看各个参数的值了。
当然，很多现代化的IDE比如Pycharm等都提供了很多方便的可视化的debug工具，可以很方便的上手。
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