1、概览
如何在程序出错时，知道哪些变量的值是正确的，哪些变量的值是错误的。
1.1、print()
用print()把可能有问题的变量打印出来
def foo(s):
n = int(s)
print('>>> n = %d' % n)
return 10 / n
1.2、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!' # n!=0，才能继续向后执行。n=0，就会输出‘n is zero’
return 10 / n
如果断言失败，assert语句本身就会抛出AssertionError。
为了执行程序的美观，启动Python解释器时可以用-O参数来关闭assert
$ python -O err.py
1.3、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
# 指定记录信息的级别，有debug，info，warning，error等几个级别。
# 后面的级别，会使前面的级别失效。如info会使debug失效
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print(10 / n)
1.4、pdb
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
$ python -m pdb err.py
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(2)<module>()
-> s = '0' #自动将第一行打印出来
(Pdb) # 变为等待输入指令的调试模式
常用指令有：
1：查看代码
n：单步执行
p：接变量名，查看变量
q：退出
1.5、pdb.set_trace()
这个方法也是用pdb，但是不需要单步执行。我们需要import pdb，然后，在可能出错的地方放一个pdb.set_trace()，就可以设置一个断点。
# err.py
import pdb
s = '0'
n = int(s)
pdb.set_trace() # 运行到这里会自动暂停
print(10 / n)
暂停后，会进入Pdb调试模式。p 查看变量，c 继续运行
1.6、IDE（集成环境）
目前比较好的Python IDE有：
Visual Studio Code：https://code.visualstudio.com/，需要安装Python插件。
PyCharm：http://www.jetbrains.com/pycharm/
2、扩展文档
python logging模块 (http://www.cnblogs.com/dahu-daqing/p/7040764.html)
原文地址：http://blog.51cto.com/12758568/2116873
