Ⅰ 用pycharm5.0 調試python 時 怎麼打斷點
PyCharm
作為IDE，斷點調試是必須有的功能。否則，我們還真不如用純編輯器寫的快。
【運行】和【調試】前的設置，詳見前面的文章，helloword。
1，設置斷點
在代碼前面，行號的後面，滑鼠單擊，就可以設置斷點。如下：
2，調試
斷點
點擊那個綠色的甲蟲圖標（似乎甲蟲已經成為debug專用圖標了），進行斷點調試。
點擊後，會運行到第一個斷點。會顯示該斷點之前的變數信息。
點擊Step
Over
或者按F8，我們繼續往下運行，到下一個斷點：
補充：
斷點的其他操作，和功能，大家可以把滑鼠移到相應的按鈕上，看一下，試試便知。如下：
總結：
這就是PyCharm的斷點功能，還是很簡單易用的。
Ⅱ python可以加斷點調試嗎
Python中可以加斷點調試
斷點（break point）是指在代碼中指定位置，當程序運行到此位置時便中斷下來，並讓開發者可查看此時各變數的值。
因斷點中斷的程序並沒有結束，可以選擇繼續執行。
實現斷點調試需要 IDE 的支持。下面以 PyCharm 來演示一下
在某一行代碼的左側欄點擊，就可以在這行增加斷點。現在在 3 個 if 判斷的地方都加上斷點。
選擇 debug，程序開始運行。
輸入 a、b 兩個值之後，程序就在第一個 if 處中斷，並且在工具欄中顯示出當前程序中的各種數值。
選擇「resume program」，程序就會繼續執行，直到遇到下一個斷點。
有了斷點功能的幫助，調試的時候就方便許多，很容易觀察程序運行時的狀態。
在斷點調試時，還有個經常一起使用的功能就是單步調試。
在程序中斷時，選擇「Step Over」，會向下執行一行代碼後繼續中斷。
當所處代碼行中有函數時，「Step Into」會中斷在函數內部，之後將在其中單步執行。對應的，「Step Out」將中斷在執行完當前所在函數後的位置。
這些操作在工具欄有快捷按鈕，也可通過快捷鍵操作。
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Ⅲ Python的調試工具和技巧
在Python編程中，調試工具和技巧是診斷和解決問題的關鍵。本文將介紹常用的Python調試工具及應用示例，以助於提升代碼診斷效率。
1. **斷點調試**：通過設置斷點暫停程序執行，便於觀察變數狀態。
python
def add(a, b):
result = a + b
breakpoint()
return result
x = 2
y = 3
z = add(x, y)
print(z)
2. **使用print語句**：通過插入print語句，輸出變數信息，輔助調試。
python
def multiply(a, b):
print(f"Multiplying {a} and {b}")
result = a * b
print(f"Result: {result}")
return result
x = 2
y = 3
z = multiply(x, y)
print(z)
3. **日誌記錄調試**：利用日誌記錄追蹤代碼執行細節。
python
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
def divide(a, b):
logging.debug(f"Dividing {a} by {b}")
result = a / b
logging.debug(f"Result: {result}")
return result
x = 6
y = 2
z = divide(x, y)
print(z)
4. **assert斷言**：使用assert語句驗證條件，輔助邏輯錯誤診斷。
python
def divide(a, b):
assert b != 0, "Divisor cannot be zero"
result = a / b
return result
x = 6
y = 0
z = divide(x, y)
print(z)
5. **pdb互動式調試**：通過pdb模塊進行程序互動式調試。
python
import pdb
def subtract(a, b):
result = a - b
pdb.set_trace()
return result
x = 5
y = 3
z = subtract(x, y)
print(z)
6. **traceback異常追蹤**：利用traceback模塊追蹤程序異常。
python
import traceback
def divide(a, b):
try:
result = a / b
return result
except Exception as e:
traceback.print_exc()
x = 6
y = 0
z = divide(x, y)
print(z)
7. **性能分析cProfile**：使用cProfile模塊分析程序性能。
python
import cProfile
def factorial(n):
if n == 0:
return 1
else:
return n * factorial(n - 1)
cProfile.run("factorial(5)")
8. **代碼計時timeit**：使用timeit模塊評估代碼執行時間。
python
import timeit
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
execution_time = timeit.timeit("fibonacci(10)", setup="from __main__ import fibonacci", number=1)
print(f"Execution time: {execution_time} seconds")
9. **內存分析memory_profiler**：通過memory_profiler模塊分析內存使用情況。
python
from memory_profiler import profile
@profile
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
fibonacci(10)
10. **高級互動式調試pdbpp**：使用pdbpp模塊進行更高級的互動式調試。
python
import pdbpp
def multiply(a, b):
result = a * b
pdbpp.set_trace()
return result
x = 2
y = 3
z = multiply(x, y)
print(z)
這些調試工具和技巧在Python開發中扮演著重要角色，提供有效的方法來診斷、理解和解決代碼問題，從而提升編程效率和質量。
Ⅳ python，如圖，為啥打了斷點調bug，還是一步就運行結束，不是一步步來啊
你標識了調試斷點，編譯器它就中斷運行，然後輸出相關程序在該點的狀態，比如變數的取值