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：

def foo(s):
 n = int(s)
 print('>>> n = %d' % n) return 10 / ndef main():
 foo('0')
main()

执行后在输出中查找打印的变量值：

$ python err.py
>>> n = 0
Traceback (most recent call last):
 ...
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

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 / ndef 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：

$ python err.py
Traceback (most recent call last):
 ...
AssertionError: n is zero!

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：

$ python -O err.py
Traceback (most recent call last):
 ...
ZeroDivisionError: division by zero

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：

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。