### 1、前言
程序能一次写完并正常运行的概率很小，基本不超过1%。
总会有各种各样的bug需要修正。
有的bug很简单，看看错误信息就知道，有的bug很复杂，我们需要知道出错时，哪些变量的值是正确的，哪些变量的值是错误的，因此，需要一整套调试程序的手段来修复bug。

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：
```python
#!/usr/bin/env

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

def main():
    foo('0')

main()
```
执行后在输出中查找打印的变量值：
```
>>> n = 0
Traceback (most recent call last):
...
ZeroDivisionError: division 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，我们又有新的第二种方法，那就是`断言`。

### 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：
```python
#!/usr/bin/env

def foo(s):
    n = int(s)
    assert n != 0, 'n is zero!'
    return 10 / n

def main():
    foo('0')

main()
```
`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`：
```
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。
注意：这是要在解释器调用时，在命令中添加的`-O`参数。

### 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：
```python
#!/usr/bin/env

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。
这是怎么回事？

别急，在`import logging`之后添加一行配置再试试：
```python
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
```
看到输出了：
```
INFO:root:n = 0
Traceback (most recent call last):
  File "D:/Python/test.py", line 9, 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。
具体的写入文件方式，可以观看之前的这篇文章《[Python入门之四十七：错误处理之三，记录错误日志](https://blog.junphp.com/details/283.jsp "Python入门之四十七：错误处理之三，记录错误日志")》。

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