python调试工具pdb的用法汇总（Python Debugger）

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一、pdb 有2种用法

pdb：python debugger

1、非侵入式方法 （不用额外修改源代码，在命令行下直接运行就能调试）

python3 -m pdb filename.py

2、侵入式方法 （需要在被调试的代码中添加以下代码然后再正常运行代码）

import pdb pdb.set_trace()

当你在命令行看到下面这个提示符时，说明已经正确打开了pdb

(Pdb)

二、pdb 基本命令

在实际使用中发现，用shell脚本运行python文件时，可能无法用pdb调试，会退出。此时只能直接运行py文件来调试。

三、在指定文件的指定位置，用break命令设置断点

3.1 在本文件中的指定位置设置断点

比如下面的例子，要想进入到模型的 forward() 方法中查看前向传播过程中的数据处理过程，只能在 forward() 的第一行（即26行）设置断点，pdb.set_trace()

但有时候模型很复杂，用这种方法会导致程序报错直接退出（我也不知道是什么原因），那么我们就可以考虑用 break 命令在这一行插入断点，使得程序运行到 forward() 时就会停下来。

import torchimport torch.nn as nnimport pdbclass EncoderLayer(nn.Module):    def __init__(self):        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(4, 10, (3, 3))
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 4, (3, 3))
        self.relu = nn.ReLU()    def forward(self, x):
        x=self.relu(self.conv1(x))        return self.relu(self.conv2(x))class Encoder(nn.Module):    def __init__(self,num_layers):        super().__init__()        # encoders 由 num_layers个 EncoderLayer子层组成，每个子层结构相同，但参数不一定相同。
        self.ModelList = nn.ModuleList([EncoderLayer() for _ in range(num_layers)])    def forward(self, x):        # ModuleList是一个list，只能通过list的操作方式（如用for循环、下标索引等）进行forward计算。
        for layer in self.ModelList:
            x = layer(x)        return xif __name__=="__main__":
    pdb.set_trace()   
    input = torch.rand(5, 4, 30, 30)
    model = Encoder(num_layers=4)
    output = model(input)

具体方法： （1）首先在前面的任意一行设置 pdb.set_trace() ，使得程序停下来。 （2）输入 break 26 就可以了。如图：

这样断点就设置成功了，程序运行到forward()就会停下来。

这里的26是行数，需要注意的是 断点位置不能是注释，比如我们在25行（注释行）设置断点，就会失败：

总结一下，在同一个文件中设置断点的命令是：

break line

3.2 在其他文件中的指定位置设置断点

如果想要设置的断点不在初始运行文件里面呢，怎么在其他文件中用break命令设置断点呢？我们看这个例子：

把3.1的代码分为三个py文件，放下同一路径下：

  ![在这里插入图片描述](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/4b5d476ba5b14b0ba541d78930b9704a~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

看一下每个文件的内容：

run.py:

初始的 pdb.set_trace() 设置在run.py中。

import torchfrom encoder import Encoderimport pdbif __name__=="__main__":
    pdb.set_trace()    input = torch.rand(5, 4, 30, 30)
    model = Encoder(num_layers=4)
    output = model(input)

encoder.py:

from encoder_layer import EncoderLayerimport torch.nn as nnclass Encoder(nn.Module):    def __init__(self,num_layers):        super().__init__()        # encoders 由 num_layers个 EncoderLayer子层组成，每个子层结构相同，但参数不一定相同。
        self.ModelList = nn.ModuleList([EncoderLayer() for _ in range(num_layers)])    def forward(self, x):        # ModuleList是一个list，只能通过list的操作方式（如用for循环、下标索引等）进行forward计算。
        for layer in self.ModelList:
            x = layer(x)        return x

encoder_layer.py：

import torch.nn as nnclass EncoderLayer(nn.Module):    def __init__(self):        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(4, 10, (3, 3))
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 4, (3, 3))
        self.relu = nn.ReLU()    def forward(self, x):
        x=self.relu(self.conv1(x))        return self.relu(self.conv2(x))

现在我们运行 run.py ，然后在 encoder.py 的第12行 设置断点，即

for layer in self.ModelList:

命令为：

break encoder.py:12

即 break filename：line我们可以看到，程序可以从 output = model(input) 进入到 forward() 中：这样可以很方便地进行调试。

如果初始断点与目标断点不在同一个目录下的文件中，也可以通过相对路径下的文件名设置断点，如：

(Pdb) break ../transformer/asr_model.py:91Breakpoint 1 at /local/wenet/examples/aishell/s0/wenet/transformer/asr_model.py:91(Pdb)

四、使用 pdb 时发现的问题

4.1 使用软链接时，pdb 显示的文件路径与实际路径不一致的问题

如图可以发现，pdb 有三行组成，第一行时文件路径，第二行是当前执行的代码行，第三行是输入命令行。

在存在软链接时，pdb显示的路径是软链接指向的路径，但实际上的代码路径是拷贝了软连接内容的路径，这两个路径不一样，一定要注意。

4.2 pdb有时候无法在模型的 forward() 方法中加入断点

pdb有时候无法用 pdb.set_trace() 在模型的 forward() 方法中加入断点，报错内容为：

Compiled functions can't take variable number of arguments or use keyword-only arguments with defaul

大概意思是 “编译后的函数不能接受数量可变的参数，也不能在default中使用仅关键字参数。”

不懂啥意思，这个问题也没有解决。

五、程序奔溃后的事后调试：pdb.pm()

前面所述都是在程序开始运行时就插入断点，用pdb进行调试，即事前调试。其实 pdb 还可以进行事后调试，即在程序有bug运行奔溃后用python调试器进行查看。

比如 test.py 显然是有 bug 的：

# test.pydef add(n):    return n+1add("hello")

直接运行：

python test.py

程序奔溃：

F:\PycharmProjects\pytorch_practice>python test.py
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 4, in <module>
    add("hello")
  File "test.py", line 2, in add
    return n+1
TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

这样我们是无法用pdb进行调试的。那么当程序崩溃后，我们该怎样去调试呢？

我们可以用下面这个命令进行简单调试：

python -i test.py

-i 选项可以让程序结束后打开一个交互式shell，如下：

F:\PycharmProjects\pytorch_practice>python -i test.py
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 4, in <module>
    add("hello")
  File "test.py", line 2, in add
    return n+1
TypeError: can only concatenate str (not "int") to str
>>>

现在我们发现程序结束后出现了 >>> 符号，这就是python调试器。

输入命令：

import pdb pdb.pm()

其中 pdb.pm() 用于程序发生异常导致奔溃后的事后调试，可以跟踪异常程序最后的堆在信息。

执行命令后得到：

TypeError: can only concatenate str (not "int") to str
>>> import pdb
>>> pdb.pm()
> f:\pycharmprojects\pytorch_practice\test.py(2)add()
-> return n+1
(Pdb)

可以发现，pdb.pm() 已经追踪到了导致程序奔溃的语句：return n+1

此时可以打印 n 的值进行检查：

(Pdb) p n'hello'(Pdb) q>>> quit()

F:\PycharmProjects\pytorch_practice>

q 表示退出pdb调试，quit() 表示退出 python 调试器。

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