程序能一次寫完并正常運行的概率很小，基本不超過1%。總會有各種各樣的bug需要修正。有的bug很簡單，看看錯誤信息就知道，有的bug很復雜，我們需要知道出錯時，哪些變量的值是正確的，哪些變量的值是錯誤的，因此，需要一整套調試程序的手段來修復bug。

第一種方法簡單直接粗暴有效，就是用print把可能有問題的變量打印出來看看：

# err.pydef foo(s):  n = int(s)  print '>>> n = %d' % n  return 10 / ndef main():  foo('0')main()

執行后在輸出中查找打印的變量值：

$ python err.py>>> n = 0Traceback (most recent call last): ...ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

用print最大的壞處是將來還得刪掉它，想想程序里到處都是print，運行結果也會包含很多垃圾信息。所以，我們又有第二種方法。
斷言

凡是用print來輔助查看的地方，都可以用斷言（assert）來替代：

# err.pydef foo(s):  n = int(s)  assert n != 0, 'n is zero!'  return 10 / ndef main():  foo('0')

assert的意思是，表達式n != 0應該是True，否則，后面的代碼就會出錯。

如果斷言失敗，assert語句本身就會拋出AssertionError：

$ python err.pyTraceback (most recent call last): ...AssertionError: n is zero!

程序中如果到處充斥著assert，和print相比也好不到哪去。不過，啟動Python解釋器時可以用-O參數來關閉assert：

$ python -O err.pyTraceback (most recent call last): ...ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

關閉后，你可以把所有的assert語句當成pass來看。
logging

把print替換為logging是第3種方式，和assert比，logging不會拋出錯誤，而且可以輸出到文件：

# err.pyimport loggings = '0'n = int(s)logging.info('n = %d' % n)print 10 / n

logging.info()就可以輸出一段文本。運行，發現除了ZeroDivisionError，沒有任何信息。怎么回事？

別急，在import logging之后添加一行配置再試試：

import logginglogging.basicConfig(level=logging.INFO)

看到輸出了：

$ python err.pyINFO:root:n = 0Traceback (most recent call last): File "err.py", line 8, in <module>  print 10 / nZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

這就是logging的好處，它允許你指定記錄信息的級別，有debug，info，warning，error等幾個級別，當我們指定level=INFO時，logging.debug就不起作用了。同理，指定level=WARNING后，debug和info就不起作用了。這樣一來，你可以放心地輸出不同級別的信息，也不用刪除，最后統一控制輸出哪個級別的信息。