pdb调试器详解

pdb 是 Python 内置的交互式调试工具，可以帮助开发者逐步调试代码、查看变量、分析问题。以下是 pdb 调试器的详解，包括用法、常见命令及技巧

1. 启动 pdb 调试器

1.1 在代码中插入断点

通过 pdb.set_trace() 设置断点，程序运行到此处时会暂停并进入调试模式。

import pdbdef example_function():x = 10y = 20pdb.set_trace()  # 设置断点z = x + yprint(f"Result: {z}")example_function()

运行程序后，会暂停在set_trace()处，进入交互式调试模式。

1.2 使用命令行直接调试脚本

通过 -m pdb 启动脚本进入调试模式：

python -m pdb script.py

程序会在脚本的第一行暂停，可以逐步执行代码。

运行脚本时加上 -m pdb 参数，发生异常时会自动进入调试模式：

python -m pdb script.py

或者在代码中引入

import pdb
pdb.pm()  # 在异常后调用，进入调试模式

• 正常运行 script.py。
• 如果程序中发生异常，pdb 会捕获它并进入调试模式。
• 你可以直接使用调试命令，比如 bt 查看调用栈，或者 l 查看代码。

2. 常用调试命令

2.1 基本命令

2.2 高级命令

2.3 断点操作

(1) 设置断点

b 12  # 在第 12 行设置断点
b example_function  # 在函数 example_function 的入口处设置断点
b path/script.py:15  # 在 script.py 的第 15 行设置断点

(2)查看断点

b  # 列出所有断点及其状态

(3)清除断点

cl 1  # 清除断点编号 1
cl    # 清除所有断点

(4)启动、关闭断点

disable 7  # disable breakpoint 7
enable 7   # enable breakpoint 7

(5)条件断点

b path/script.py:20, x > 10  # 在第 script 脚本的第20 行设置断点，只有 x > 10 时断点才生效

3. 调试过程示例

假设以下代码存在问题：

def add_numbers(a, b):result = a + breturn resultdef main():x = 10y = "20"  # Bug: y 是字符串类型z = add_numbers(x, y)print(f"The result is {z}")main()

我们可以用 pdb 调试：

添加断点的方式
将 pdb.set_trace() 添加到代码中

def add_numbers(a, b):result = a + breturn resultdef main():x = 10y = "20"pdb.set_trace()  # 在此处调试z = add_numbers(x, y)print(f"The result is {z}")main()

运行程序并调试：

python script.py

调试流程：

• 程序暂停在 set_trace()，输入 n 执行下一行代码。
• 使用 p x 和 p y 查看变量值。
• 当执行到 add_numbers 时，输入 s 进入函数，逐步查看函数内部。
• 如果确定错误原因，输入 q 退出调试。

通过命令行调试
直接运行调试命令

python -m pdb script.py

调试流程：

• 程序在第一行暂停，输入 c 跳到程序出错处。
• 出现异常时，自动进入调试模式，输入w查看调用栈。
• 使用p查看变量值，定位问题。

4. 调试技巧

4.1 条件断点

在某些复杂情况下，只在特定条件下暂停：

b 10, x > 50

例如：当变量 x 大于 50 时，才会触发断点。

4.2 自动启用调试

4.2.1 运行程序时指定 -m pdb

运行 Python 脚本时，加上 -m pdb，会在发生异常时自动进入调试模式。

python -m pdb script.py

• 正常运行 script.py。
• 如果程序中发生异常，pdb 会捕获它并进入调试模式。
• 你可以直接使用调试命令，比如 bt 查看调用栈，或者 l 查看代码。

4.2.2在代码中启用 pdb.post_mortem

在代码中，通过捕获异常并调用 pdb.post_mortem()，让程序在异常发生后自动进入调试模式
示例代码

import pdbdef faulty_function():x = 1 / 0  # 人为制造一个异常try:faulty_function()
except Exception:pdb.post_mortem()

工作原理：

• 当 faulty_function 发生异常时，程序会捕获 Exception。
• 调用 pdb.post_mortem()，进入异常发生时的调试模式。
• 在调试模式中，可以查看变量值、调用栈等。

4.2.3 使用 sys.excepthook 全局捕获异常

通过覆盖 Python 的全局异常处理机制，任何未捕获的异常都会触发 pdb 调试。

示例代码：

import pdb
import sysdef custom_excepthook(exc_type, exc_value, exc_traceback):print(f"Uncaught exception: {exc_type.__name__}: {exc_value}")pdb.post_mortem(exc_traceback)# 设置全局异常处理
sys.excepthook = custom_excepthook# 测试代码
def faulty_function():x = 1 / 0  # 人为制造一个异常faulty_function()

工作原理：

• 覆盖sys.excepthook后，任何未捕获的异常都会调用 custom_excepthook。
• 在 custom_excepthook 中，使用 pdb.post_mortem 进入调试模式。
• 可以调试程序，查看异常发生的原因和调用栈。

• 如果你想全局捕获异常并自动进入调试模式，sys.excepthook 是更灵活的解决方案。
• 如果只需简单调试单个脚本，用 python -m pdb 即可。
• 在异常点进入调试，推荐用 pdb.post_mortem。

4.3 配合 ipdb 使用

ipdb 是 pdb 的增强版本，提供更友好的界面和支持代码自动补全：

pip install ipdb

使用方法与 pdb 相同：

import ipdb
ipdb.set_trace()

pdb 是一个强大的调试工具，通过熟练使用断点、单步执行、调用栈分析等功能，可以帮助快速定位和解决问题。

5. 高级用法 bt

在 pdb 调试器中，bt 是 backtrace（回溯调用栈） 的缩写，用来显示当前程序的 调用栈，包括函数的调用顺序、行号、文件等信息。

5.1. bt 命令作用

• 用途: 显示程序执行到当前断点或出错位置时的调用栈。

• 场景:

  • 调试程序时，查看函数调用路径。
  • 分析异常发生的上下文。

• 调用栈显示的信息：

  • 从主函数（或脚本入口）到当前代码位置的调用路径。
  • 每一层的调用函数名、文件名和行号。

5.2 示例代码

以下是一个示例程序，含多个函数嵌套调用，模拟一个异常场景：

def level1():level2()def level2():level3()def level3():x = 10y = 0result = x / y  # 人为制造一个异常def main():level1()if __name__ == "__main__":main()

当运行程序时，会因 ZeroDivisionError 报错。

使用 bt 查看调用栈
(1) 启动程序并进入调试模式 启动程序，并在异常发生时自动进入调试模式：

python -m pdb script.py

(2) 异常发生后，自动进入调试器 输出类似以下信息：

Traceback (most recent call last):File "script.py", line 14, in <module>main()File "script.py", line 12, in mainlevel1()File "script.py", line 2, in level1level2()File "script.py", line 5, in level2level3()File "script.py", line 9, in level3result = x / y
ZeroDivisionError: division by zero
> File "script.py", line 9, in level3

(3) 输入 bt 查看调用栈 在调试器提示符下输入 bt

(Pdb) bt

输出如下：

Traceback (most recent call last):File "script.py", line 14, in <module>main()File "script.py", line 12, in mainlevel1()File "script.py", line 2, in level1level2()File "script.py", line 5, in level2level3()File "script.py", line 9, in level3result = x / y

bt 输出解析

• 调用顺序： 从底部到顶部依次列出函数调用的路径。
• 每一层信息：
  • File “script.py”, line 5, in level2：文件名、行号、函数名。
  • result = x / y：错误发生的代码上下文。

5.3. 常见用法

• 在异常发生时分析调用路径 如果程序抛出了异常，可以用 bt 命令查看是在哪一层函数中出现了问题，从而快速定位问题。

• 分析深层嵌套调用 如果程序包含多层函数调用，bt 可以帮助明确每一层函数调用的顺序，以及当前所处的位置。

• 结合上下文调试

• 使用 up/down 命令上下移动调用栈，查看不同层级的变量值。

• 使用 l 查看特定调用层的代码。

相关命令

5.4 示例：结合 bt 和 up/down

继续调试前面例子的代码：

(Pdb) bt
Traceback (most recent call last):File "script.py", line 14, in <module>main()File "script.py", line 12, in mainlevel1()File "script.py", line 2, in level1level2()File "script.py", line 5, in level2level3()File "script.py", line 9, in level3result = x / y

(1) 使用 up 进入上一层函数 level3：

(Pdb) up
> File "script.py", line 5, in level2
level3()

(2) 查看 level3 的上下文代码：

(Pdb) l
4     def level2():
5 ->     level3()

(3) 使用 down 返回当前函数栈：

(Pdb) down
> File "script.py", line 9, in level3
result = x / y

• bt 是调试调用栈的核心命令，可以快速分析程序运行路径，尤其适用于深层嵌套和异常场景。
• 结合 up/down 和 l 可以更深入了解上下文和变量状态。
• 使用这些工具，可以高效地调试 Python 程序，快速定位和修复问题！

   -   在指定的文件设置断点: b /dataset/private_data/dataset.py:509      #(在dataset.py 的第509行设置断点)-   b  # 显示所有断点-   n  # next-   c  # 跳到下一个断点-   s  # 进入函数-   r  # 执行代码直到从当前函数返回-   cl # 删除所有断点-   p  # 查看变量值-   q  # quit-   disable 7  # disable breakpoint 7-   enable 7   # enable breakpoint 7