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：
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：
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，根据程序运行的逻辑，后面的代码肯定会出错。如果断言失败，assert语句本身就会抛出AssertionError：
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。
注意：断言的开关“-O”是英文大写字母O，不是数字0
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：
logging.info()就可以输出一段文本。运行，发现除了ZeroDivisionError，没有任何信息。在import logging之后添加一行配置再试试：
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：
s = '0'
n = int(s)
print(10 / n)
以参数-m pdb启动，pdb定位到下一步要执行的代码：
输入命令n可以单步执行；p 变量名可以实时查看变量；输入命令q结束调试，退出程序。
% python3 -m pdb new.py
> /Users/hycx-woodman/Downloads/py/new/new.py(1)()
-> s = '0'
(Pdb) n
> /Users/hycx-woodman/Downloads/py/new/new.py(2)()
-> n = int(s)
(Pdb) n
> /Users/hycx-woodman/Downloads/py/new/new.py(3)()
-> print(10 / n)
(Pdb) p s
'0'
(Pdb) p n
0
(Pdb) q
hycx-woodman@zhangjiandeMacBook-Pro new %
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：
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。这个方式比直接启动pdb单步调试效率要高很多。
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。这里推荐使用Pycharm。
小结
写程序最痛苦的事情莫过于调试，程序往往会以你意想不到的流程来运行，你期待执行的语句其实根本没有执行，这时候，就需要调试了。
虽然用IDE调试起来比较方便，但是最后你会发现，logging才是终极武器。
