使用 pdb 来 debug 调试 python 程序

        使用 pdb（Python Debugger）是 python 自带的，即内置的调试工具。调试 Python 源代码时，掌握基础命令和高级技巧可以大幅提高调试效率。以下是 全面的技术总结和高级技巧，涵盖从基础到进阶的调试方法。

被调试源码：

a.py

radius =1while radius < 4:  area = 3.1415926 * radius**2print(f"radius is {radius}") print(f"circle area is {area}")radius += 1

1. 基础调试命令

(1) 使用 pdb

方式 1：命令行启动

$ python -m pdb a.py

程序会在第一行代码前暂停，进入调试模式。

注意：按照 python 的编程喜欢，这种方式简单，但不友好，会把import、def 都刷一遍，最后进入执行的代码处开始有价值的调试。

方式 2：代码中插入断点

import pdb; pdb.set_trace()  # Python 3.7+

程序运行到该行时会暂停，进入调试模式。

注意：其中 pdb.set_trace() 一般插在源代码程序的功能性开头处

方式 3：breakpoint()（Python 3.7+）

breakpoint()  # 等同于 import pdb; pdb.set_trace()

可以插入到功能性代码的开头一行

(2) 基本调试命令

2. 高级调试技巧

(1) 条件断点

(Pdb) break filename.py:line_number, condition

示例：

(Pdb) break a.py:6, area > 5  # 当 area > 5 时在第 6 行暂停

(2) 查看调用栈（Backtrace）

(Pdb) where  # 或 `bt`

显示当前调用栈，帮助定位问题来源。

这里的示例比较简单，没有step 进子函数中去，但也能看出系统自带的函数调用栈：

(3) 修改变量值

(Pdb) !x = 42  # 修改变量 x 的值

在调试过程中动态调整变量值。

(4) 执行任意 Python 代码

(Pdb) import math
(Pdb) p math.sqrt(16)  # 计算并打印结果

可以在调试时执行任意 Python 表达式。

(5) 跟踪函数调用

(Pdb) display x  # 每次执行命令后自动打印 x 的值
(Pdb) undisplay  # 取消跟踪

3. 高级调试场景

(1) 调试异常

python -m pdb -c continue script.py

-c continue 让程序运行直到异常发生，然后进入调试模式。

(2) 调试多线程/多进程

import pdb
pdb.Pdb().set_trace()  # 适用于子进程调试

在子进程中手动设置断点。

(3) 调试异步代码（Async/Await）

import pdb
pdb.set_trace()  # 在 async 函数中使用

适用于 asyncio 调试。

4. 替代 pdb 的现代调试工具

 汇个总

基础命令：n（next）、s（step）、c（continue）、p（print）、l（list）。

高级技巧：

        条件断点 break filename:lineNumber , condition

        调用栈分析 where / bt

        动态修改变量 !x = 42

替代工具：ipdb、pdb++、PyCharm、VS Code。