Python提供类似于C++ gdb的调试工具pdb，我们可以在Linux下使用pdb在命令行下进行Python程序的调试。 官方参考网站： Python2： https://docs.python.org/2/library/pdb.html Python3： https://docs.python.org/3/library/pdb.html
PDB（Program Data Base），意即程序的基本数据，是VS编译链接时生成的文件。DPB文件主要存储了VS调试程序时所需要的基本信息，主要包括源文件名、变量名、函数名、FPO(帧指针)、对应的行号等等。因为存储的是调试信息，所以一般情况下PDB文件是在Debug模式下才会生成。
Python是一种广泛使用的编程语言，以其简洁和可读性著称。在开发和调试过程中，遇到错误和问题是不可避免的。Python为此提供了一个强大的调试工具——Pdb（Python Debugger）。Pdb是Python标准库中自带的调试器，可以帮助开发者跟踪代码执行、查看变量值、设置断点等功能。本文将详细介绍Pdb的使用方法，并结合实例展示其强大的调试能力。
pdb 是 python 自带的一个包，为 python 程序提供了一种交互的源代码调试功能，主要特性包括设置断点、单步调试、进入函数调试、查看当前代码、查看栈片段、动态改变变量的值等。pdb 提供了一些常用的调试命令，详情见表 1。
程序数据库 (PDB) 文件保存着调试和项目状态信息，使用这些信息可以对程序的调试配置进行增量链接。当以 /ZI 或 /Zi(用于 C/C++)生成时，将创建一个 PDB 文件。
不知道大家在用Python写代码出现报错时是怎样调试的，从报错提示定位回去一步一步check每一行？如果没有IDE或者命令行写代码时又该怎样快速调试？这时如果使用pdb进行调试将会异常方便。
Debug里的PDB是full，保存着调试和项目状态信息、有断言、堆栈检查等代码。可以对程序的调试配置进行增量链接。 Release 里的PDB是pdb-only，出什么错了+错误在哪行。 由此我明白了，原来pdb文件包含了编译后程序指向源代码的位置信息，用于调试的时候定位到源代码，主要是用来方便调试的。而程序在上线时是不需要xml文件和pdb文件的，可以进行配置，只生成dll文件。
程序数据库 (PDB) 文件保存着调试和项目状态信息，使用这些信息可以对程序的调试配置进行增量链接。 在使用 /debug 生成时，会创建一个 PDB 文件。 可以使用 /debug:full 或 /debug:pdbonly 生成应用程序。 使用 /debug:full 生成将产生可调试的代码。 使用 /debug:pdbonly 生成将产生 PDB，但是不会产生通知 JIT 编译器调试信息可用的 DebuggableAttribute。 如果您想为不希望其成为可调试的发布版本生成 PDB，请使用 /debug:pdbonly。 有关更多信息，请参见 /debug (C# 编译器选项)或 /debug (Visual Basic)。
现在很多的编辑器其实都带着「调试程序」的功能，比如写 c/c++ 的 codeblocks，写 Python 的 pycharm，这种图形界面的使用和显示都相当友好，简单方便易学，这个不是我这篇文章要讲的重点。今天主要是想给大家介绍一下 「Python调试器」，快速定位各种疑难杂症。
pdb模块是python自带一个调试模块，在没有pycharm的iIDE环境情况下，最佳调试方式就是使用pdb模块调试。
Python自带的pdb库，发现用pdb来调试程序还是很方便的，当然了，什么远程调试，多线程之类，pdb是搞不定的。
Python提供了pdb命令来对代码进行调试，下面是pdb的使用方法。 #示例脚本： a = 1 b = 0 print(1/0) #命令行调试 C:\Users\hongze>python -m pdb test.py #调用方法 > c:\users\hongze\test.py(1)<module>() -> a = 1 (Pdb) l #l查看全部代码 1 -> a = 1 2 b = 0 3 p
咱造了一个轮子，咱可以非常方便将这个轮子库作为 NuGet 发布出去，造福其他开发者，或者毒害其他开发者。为什么说是毒害呢？因为有时候这个库存在坑，此时使用这个库的开发者就受到了伤害。为了安抚脆弱的开发者们，咱可以提高一下开发者们的调试效率，例如让开发者们可以调试到库里面的源代码 本文来告诉大家如何在项目文件里面添加上 EmbedAllSources 属性，将自己的代码嵌入到 PDB 符号文件里面，让开发者们在调试的时候，可以看到库的源代码
前言 熟悉.Net开发的朋友会知道，项目在编译时，除了可执行的.exe文件外，在运行目录常常会生成.pdb的文件，好多人都不知道这个文件是干什么用的，今天就详细介绍一下。 介绍 本文帮助那些处于初级或
ZeroDivisionError: integer division ormodulo by zero
我们可以在认为可能出错的地方打印变量，但这有很大的弊端，因为打印的代码没有实际功能，都是垃圾信息。而且print最后还得删除，所以第二种方法是用assert替代print
不管是之前搞 acm 用 c/c++ 写算法还是后来用 Python 写代码，我发现在程序出现问题的时候，大多数人习惯性的用 print 函数打印变量值这种方法来试图找出问题的症结所在，这种查找问题的方式低效到让人只想删掉代码重新去写。我记得一些人问我问题的时候，我不止一次的推荐过让他们用单步调试去找代码中存在的问题，但是更多收获的是「什么是单步调试」这种疑问，其实单步调试就是，自己去 Google 好么？
写过C语言的同学们想必都很怀念（读者：¿）gdb调试器，使用gdb可以随意在程序运行过程中暂停流程、查看变量。
最近写关于AStar算法遇到了点问题，需要调试python程序，直接使用print太过于麻烦，于是乎调查了一下python调试的工具，发现这个pdb还真是方便。
一直犯愁的是python的调试，曾经写c都是编译完了用gdb直接调试了，轻松愉快。如今遇到这么一个解释型的程序。不知道怎么办了。用log吧，有时就是一个小程序，不想写这么多代码。打屏吧。有时屏幕翻得快，也是挺郁闷的。今天最终好了，看到了一个实用的东西。 PDB 方法一：执行 python -m pdb myscript.py (Pdb) 会自己主动停在第一行。等待调试,这时你能够看看 帮助 (Pdb) h 说明下这几个关键 命令 <断点设置 (Pdb)b 10 #断点设置在本py的第10行 或(Pdb)b ots.py:20 #断点设置到 ots.py第20行 删除断点（Pdb）b #查看断点编号 (Pdb)cl 2 #删除第2个断点 <执行 (Pdb)n #单步执行 (Pdb)s #细点执行 也就是会下到，方法 (Pdb)c #跳到下个断点 <查看 (Pdb)p param #查看当前 变量值 (Pdb)l #查看执行到某处代码 (Pdb)a #查看所有栈内变量 <假设是在 命令行里的调试为： import pdb def tt(): pdb.set_trace() for i in range(1, 5): print i <<< tt() #这里支持 n p c 而已 < (3)tt() (Pdb) n
如果使用过微软技术的朋友应该体会过微软的Visual Studio系列IDE给debug程序带来的方便，换了个工作就没有Visual Studio了，对于我这种从未在非GUI环境下调试过程序的人来说实在有点不爽，今天花了点时间看了一下Python自带的pdb库，发现用pdb来调 试程序还是很方便的，当然了，什么远程调试，多线程之类，pdb是搞不定的。
pdb 使用如下代码就相当于添加断点了： import pdb pdb.set_trace() #设置断点的地方，放置于程序中
我就是使用print()语句调试代码的人之一。有些时候，如果代码很长，那么就会有更多的打印，需要使用多个符号来相互区分。
在异步编程中，asyncio 是 Python 中的一种常用的异步 I/O 库。在使用 asyncio 编写程序时，由于异步任务之间存在依赖关系，因此错误调试是非常重要的。
在新的 .NET 上，将会默认使用 Portable PDB 符号格式，而如果 VisualStudio 配置了使用托管兼容模式，那么将在加载符号的时候，将会提示不支持 PDB 格式
PDB (Program Data Base) 即程序的基本数据，是 VS 编译链接时生成的文件，每个程序集（EXE 或 DLL）都有一个与之对应的 PDB 文件。DPB 文件主要存储了 VS 调试程序时所需要的基本信息，主要包括源文件名、变量名、函数名、对应的行号等等。因为存储的是调试信息，所以一般情况下 PDB 文件是在 Debug 模式下才会生成。有了这个文件，我们才能对程序进行 断点调试 ，才能一步步执行程序。
在我们写Python的时候，很难保证一次性写完并且不出错，一个程序写完之后，总有各种各样的bug需要修正，这些错误有的可以通过查看错误信息查看，有的则无法查看。通常的调试bug的方法就是不停的打印，把尽可能多的变量打印出来。但是这样就会出现很多print的垃圾代码，这些代码在正式上线的时候，需要删除掉，造成了不必要的返工。
异步IO程序是一种高效的编程方式，但是由于其特殊的运行方式，调试起来也有其特殊的难点。
pdb https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/pdb.html#module-pdb 使用方式 1、在命令行下直接运行调试 python -m pd
工具可以大大提升效率，节省时间，能自己掌控的时间越多，越自由。Python 也是效率工具，使用的越多，你省下来的时间就越多，你就会越觉得自由，因为一切尽在你的代码掌控中。
写代码时噼里啪啦，一顿操作猛如虎，一运行，发现不是 error 就是 exception，这是程序员经常遇到的场景，解决它就需要一步步去排错，排错的这个过程叫做 Debug。
在发布 CBB 作为 NuGet 包的时候，我期望开发者在使用我的库进行调试，可以自动链接代码到对应打包的 GitHub 上的代码，可以从本地拿到对应的源代码进行调试。这样的调试方式对于开源项目来说，将会很方便
之前在pycharm中可以直接下断点，运行调试，可以进行单步跟踪，步入，跳出等等操作。现在换到vim中了怎么来调试我们的python程序呢。
对于 python 代码的调试我们通常都是使用 IDE 自带的调试功能。但是 IDE 提供的调试功能存在局限性，例如在测试服务器上调试代码，但是又不可能在测试服务器上安装 IDE 进行调试。这时我们就可以利用下面所讲解的三个工具进行调试。
要想在Ubuntu下使用VIM编写和调试Python代码，请下安装如下的链接进行配置：
即使您编写了清晰可读的代码，即使您是非常有经验的开发人员，奇怪的bug也不可避免地会出现，您将需要以某种方式调试它们。很多人使用一堆print语句来查看代码中发生了什么。这种方法远不是理想的，有更好的方法可以找出代码的错误所在，本文将探讨其中一些问题和应对方法。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。转http://phaibin.72pines.com/2011/08/11/textmate%E8%B0%83%E8%AF%95python/
前情提要：服务器莫名卡死，用网上的方法用gdb，下载了很多组件，包括那个libpython.py，都没什么用，看不到堆栈，也试了保存core文件等等
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/python-debug/
PYTHON 代码，尤其是别人写的代码看不懂。怎么办？ 其实PYTHON中也提供了类似于C语言中用于debug 的 gdb。它叫做pdb。结合本人自己的学习，进行简单的举例，以做备忘和补偿学习。
注意： exe、dll、pdb文件要对应崩溃环境上当时编译出来的版本，不能是后面编译的版本。
未捕捉异常无法生成dump文件，导出中二次崩溃，程序主动调用abort终止进程都会导致dump文件未生成。
当程序在 VS 上编译时，程序所依赖的所有动态链接库（dll 文件）也会被编译，编译过程中每个 dll 都会产生一个pdb文件，又称为“符号文件”，是一个存储数据的信息文件，其包含 dll 库在编译过程的某些调试信息，例如程序中所用到的全局变量、局部变量、函数名以及他们的入口地址等。当使用VS 调试程序时，会默认加载你的程序以及程序依赖的dll库产生的所有pdb文件，但是结果往往是VS自己找不到依赖库的pdb文件，于是就提示给你“无法查找或打开pdb文件“。
Breakpoint 1 at c:\work\code\workspace\test\sqlalchemy\docopt.py:31
不管用什么语言在编写程序的时候，总会出现形形色色的 bug，由于程序员经常被玩坏，各种属于程序员的“俚语”也被大众熟知，出现了 bug 估计连我隔壁老王的三姨妈的四表舅的远房表姐的邻居的同学的妹夫的外婆的还在喝奶的侄女都知道要 debug，问题是 debug 说的容易，如何“de”，估计很多人还是一脑门儿
2、利用cmd模块定义和实现一系列调试命令的交互输入，基于sys.settrace插桩跟踪代码运行的栈帧。
print("1982------Guido in cwi")print("1995------Guido in cnri")print("2000------Guido in beopen")print("2005------Guido in google")print("2012------Guido in dropbox")print("2020------Guido in microsoft")
刚入职的小木，前不久刚刚解决了一次crash问题《Windbg分析程序崩溃实践》。小木没有松懈，继续进行项目代码和Debug技术的学习，同时也思考了一个问题“产品每隔一段时间就会发布新的版本，当出现Crash问题的时候得手动去拷贝响应版本的pdb文件到本机进行调试，有没有什么方式可以实现自动化呢？” 嗯，小木是一个合格的程序员，程序员就是致力于让重复的工作自动化。
Python的debug有两种方式： 1.在命令行中运行， 2.在脚本当中运行。两种方式都需要使用pdb模块。 方式一：在命令行中运行 $ python -m pdb my_script.py 方式二：脚本中运行
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