Ⅰ 用pycharm5.0 调试python 时 怎么打断点
PyCharm
作为IDE，断点调试是必须有的功能。否则，我们还真不如用纯编辑器写的快。
【运行】和【调试】前的设置，详见前面的文章，helloword。
1，设置断点
在代码前面，行号的后面，鼠标单击，就可以设置断点。如下：
2，调试
断点
点击那个绿色的甲虫图标（似乎甲虫已经成为debug专用图标了），进行断点调试。
点击后，会运行到第一个断点。会显示该断点之前的变量信息。
点击Step
Over
或者按F8，我们继续往下运行，到下一个断点：
补充：
断点的其他操作，和功能，大家可以把鼠标移到相应的按钮上，看一下，试试便知。如下：
总结：
这就是PyCharm的断点功能，还是很简单易用的。
Ⅱ python可以加断点调试吗
Python中可以加断点调试
断点（break point）是指在代码中指定位置，当程序运行到此位置时便中断下来，并让开发者可查看此时各变量的值。
因断点中断的程序并没有结束，可以选择继续执行。
实现断点调试需要 IDE 的支持。下面以 PyCharm 来演示一下
在某一行代码的左侧栏点击，就可以在这行增加断点。现在在 3 个 if 判断的地方都加上断点。
选择 debug，程序开始运行。
输入 a、b 两个值之后，程序就在第一个 if 处中断，并且在工具栏中显示出当前程序中的各种数值。
选择“resume program”，程序就会继续执行，直到遇到下一个断点。
有了断点功能的帮助，调试的时候就方便许多，很容易观察程序运行时的状态。
在断点调试时，还有个经常一起使用的功能就是单步调试。
在程序中断时，选择“Step Over”，会向下执行一行代码后继续中断。
当所处代码行中有函数时，“Step Into”会中断在函数内部，之后将在其中单步执行。对应的，“Step Out”将中断在执行完当前所在函数后的位置。
这些操作在工具栏有快捷按钮，也可通过快捷键操作。
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Ⅲ Python的调试工具和技巧
在Python编程中，调试工具和技巧是诊断和解决问题的关键。本文将介绍常用的Python调试工具及应用示例，以助于提升代码诊断效率。
1. **断点调试**：通过设置断点暂停程序执行，便于观察变量状态。
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语句**：通过插入print语句，输出变量信息，辅助调试。
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. **日志记录调试**：利用日志记录追踪代码执行细节。
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断言**：使用assert语句验证条件，辅助逻辑错误诊断。
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交互式调试**：通过pdb模块进行程序交互式调试。
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异常追踪**：利用traceback模块追踪程序异常。
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模块分析程序性能。
python
import cProfile
def factorial(n):
if n == 0:
return 1
else:
return n * factorial(n - 1)
cProfile.run("factorial(5)")
8. **代码计时timeit**：使用timeit模块评估代码执行时间。
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. **内存分析memory_profiler**：通过memory_profiler模块分析内存使用情况。
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. **高级交互式调试pdbpp**：使用pdbpp模块进行更高级的交互式调试。
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)
这些调试工具和技巧在Python开发中扮演着重要角色，提供有效的方法来诊断、理解和解决代码问题，从而提升编程效率和质量。
Ⅳ python，如图，为啥打了断点调bug，还是一步就运行结束，不是一步步来啊
你标识了调试断点，编译器它就中断运行，然后输出相关程序在该点的状态，比如变量的取值