logging

第三种方法是：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：

import logging
s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print(10 / n)

logging.info()就可以输出一段文本。运行，发现除了ZeroDivisionError，没有任何信息。怎么回事？

别急，在import logging之后添加一行配置再试试：

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

看到输出了：

$ python err.py
INFO:root:n = 0
Traceback (most recent call last):
 File "err.py", line 8, in <module>
 print(10 / n)
ZeroDivisionError: division by zero

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

# err.py
s = '0'
n = int(s)
print(10 / n)

然后启动：

$ python -m pdb err.py
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(2)<module>()
-> s = '0'

以参数-m pdb启动后，pdb定位到下一步要执行的代码-> s = '0'。输入命令l来查看代码：

 (Pdb) l
 1 # err.py
 2 -> s = '0'
 3 n = int(s)
 4 print(10 / n)

输入命令n可以单步执行代码：

(Pdb) n
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(3)<module>()
-> n = int(s)
(Pdb) n
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(4)<module>()
-> print(10 / n)

任何时候都可以输入命令p 变量名来查看变量：

(Pdb) p s
'0'
(Pdb) p n
0

输入命令q结束调试，退出程序：

(Pdb) q

（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 ）