在使用 Python 建立軟體應用程式時，開發人員經常會遇到 Python 程式碼無法如預期運作並顯示錯誤的情況。在這種情況下，開發人員使用 Python 偵錯器來檢查程式碼並檢測軟體應用程式的實際狀態與其預期行為之間的差異。
透過使用Python調試器進行調試，開發人員可以識別並修復Python程式碼中的錯誤，確保Python軟體應用程式的順利運作。開發人員使用Python調試器來識別錯誤及其解決過程，使開發人員能夠快速解決問題。
市面上有多種 Python 偵錯器用於執行調試過程。然而，找到最好的卻是最具挑戰性的。為了解決這個問題，我們列出了 2024 年十個最佳 Python 偵錯器及其主要功能。
軟體開發過程中的偵錯是識別和修復軟體應用程式中的錯誤的方法。這是最關鍵的過程，因為它可以及早識別任何嚴重錯誤，否則會導致昂貴的修復和軟體發布的延遲。
在這裡，開發人員檢查程式碼並發現無法運行的軟體應用程式中的任何錯誤。雖然調試耗時且複雜，但在軟體開發中卻不能忽視或錯過。
Python調試器是在Python程式碼中執行偵錯過程的工具。這主要包括檢測導致程式碼無法運行的語法、語義和運行時錯誤。開發人員使用此類 Python 偵錯器來暫停 Python 程式碼的執行，並在任何給定時間評估程式的不同變數、表達式和狀態。
使用 Python 偵錯器，可以消除錯誤來源並了解程式碼的功能。然而，如果沒有 Python 偵錯器，開發人員修復錯誤就會變得充滿挑戰且耗時，這主要是由於程式碼庫龐大且複雜。
下面，我們將列出 2024 年使用的一些最佳 Python 偵錯器。
Python 用於網站和行動應用程式開發。因此，開發者在開發過程中需要使用Python調試器來調試和修復程式碼問題。如今，有大量的 Python 偵錯器可以幫助開發人員。
以下是 2024 年值得尋找的最佳 Python 偵錯器：
Python 偵錯器 (pdb) 是最好的 Python 偵錯器之一，具有內建的本機偵錯器，可協助開發人員有效偵測錯誤。 pdb 模組引入了一個專為 Python 程式設計的互動式原始碼調試器。
在您的工作站上安裝時，它構成了與 Python 一起打包的標準函式庫的一個組成部分。此外，這個 Python 偵錯器提供了一系列附加命令來幫助您在 Python 開發過程中。
特徵：
支援條件斷點設置，並在原始碼行層級啟用單步執行。
自帶pdb.set_trace()函數停止程式執行，有效找出bug根源。
使用 next、step 和 continue 等指令，精確控製程式執行。
允許評估堆疊幀、原始碼清單以及在任何堆疊幀上下文中檢查任意 Python 程式碼。
支援事後調試，可以在程式控制下存取。
允許開發人員暫停程式執行、測量變數並遍歷程式碼以識別和解決問題。
提供跨偵錯會話保留和重新載入斷點和命令的功能，為偵錯過程添加一層連續性。
PyCharm 是流行的 Python Web 開發 IDE 之一。它包括不同的工具，如整合式調試器、測試運行器、Python 分析器、內建資料庫工具、內建終端等。它可以讓您編寫高品質的程式碼並簡化軟體開發流程。
特徵：
可讓您執行各種測試，無論是測試檔案、單一測試類別、方法或資料夾中的所有測試。
讓您建立斷點、檢查變數並瀏覽程式碼以有效地識別和解決問題。
讓您在圖形測試運行器中視覺化結果，並提供執行統計資料和無縫測試程式碼導覽。
提供 Python 語法反白顯示，有助於區分程式碼中的關鍵字、變數和其他元素。
提供「前往定義」和「尋找用法」等功能來導航您的程式碼庫。
允許使用重新命名變數、擷取方法等工具進行程式碼重構。
提供智慧程式碼補全建議，幫助更快地編寫程式碼並減少錯誤。
為編寫和執行測試提供廣泛的支持，與流行的Python測試框架（如unittest、pytest和nose）無縫整合。
這被認為是最好的 Python 偵錯器之一，並整合到 VS Code IDE 中，並具有允許偵錯 Python 程式碼的擴充。其功能包括逐步調試、斷點、變數檢查以及用於程式碼突出顯示、linting 和自動完成的補充工具。它是尋求與調試功能無縫整合的程式碼編輯器的開發人員的熱門選擇。
特徵：
只需點擊所需檢查行旁的裝訂線即可在 Python 專案中設定斷點。
評估程式碼執行流程以更有效地發現錯誤。
允許使用者在程式碼執行時查看變數（本地、全域和類別）的值。
在偵錯會話期間捕獲並處理異常，從而深入了解程式碼中的意外錯誤。
隨時重新啟動或停止偵錯會話，以便進行迭代偵錯和故障排除。
調試多線程Python應用程序，支援單步調試不同線程中的程式碼。
定義監視表達式以監視特定變數或表達式，並在您單步執行程式碼時追蹤它們的值。
PyDev 是一個支援 Django 應用程式的開源 IDE。它是另一個最好的 Python 調試器，可以執行程式碼分析和測試並提供程式碼重構工具。這個調試器建構在Eclipse平台之上，為Python程式設計師提供了一個開發環境。
特徵：
提供智慧程式碼補全功能，方便更快、更精確的程式碼編寫。
提供靜態程式碼分析，可以識別潛在錯誤並提供改進建議，從而幫助創建高品質的程式碼。
支援插件，允許 PyDev 擴展附加功能，包括與 Django 和 Flask 等流行 Python 框架的兼容性。
提供強大的偵錯功能，包括支援多執行緒和遠端偵錯。
支援 Django 應用程式的程式碼分析、測試和重構工具。
Internet Pinball Machine Database，或 ipdb 是最好的 Python 偵錯器之一，開發人員可以將其整合到 Python shell 中進行偵錯。借助此 Python 偵錯器，開發人員可以輕鬆地逐步導航到其程式碼、設定斷點並即時測量變數。它與其他 Python 調試器不同，因為它在 Python 解釋器中工作，這簡化了它的使用並使其與不同的工具相容。
特徵：
ipdb 與 Python 偵錯器和 IPython shell 集成，可提供完整的偵錯環境。
允許開發人員直接從 IPython 提示符號啟動偵錯器，在偵錯和互動式探索程式碼之間無縫轉換。
提供設定斷點、遍歷程式碼執行、檢查變數等基本偵錯功能，可以輕鬆辨識並解決Python程式中的問題。
簡化偵錯工作流程，為 Python 開發人員提供更有效率、更有效率的偵錯體驗。
pdb 是利用標準 pdb 模組的最佳 Python 偵錯器之一。其高級功能和增強功能簡化了 Python 程式碼的調試和分析。作為標準庫 pdb 模組的擴展，它在保持相容性的同時引入了一些新功能來增強您的調試之旅。
特徵：
透過顏色編碼使程式碼在偵錯器中更容易閱讀（需要 Pygments 函式庫）。
在您鍵入時提供補全建議，幫助您更快完成鍵入表達式。
在捲動程式碼清單時保持目前程式碼行處於焦點狀態，從而改善導航。
理解您的指令，無需「p」（列印）或「c」（繼續）等前綴，簡化互動。
可讓您自訂偵錯器的外觀，包括啟用/停用功能和選擇顏色。
它是一個基於Python 3的調試工具，以其調試功能而聞名，可以輕鬆識別和修復Python程式中的錯誤。 trepan 被認為是最好的 Python 偵錯器之一，具有互動式命令列介面，使開發人員能夠遍歷程式碼、定義斷點和檢查變數。使用這些工具，開發人員可以深入了解程式的功能並管理程式碼執行流程。
特徵：
提供一個互動式 shell，用於在執行時評估和調整程式狀態。
一次一行地瀏覽程式碼，這樣可以完全控制執行流程。
讓您在 Python 程式碼中的任意位置設定斷點，無論是函數、類別或模組。
透過檢查變數值來識別錯誤分配或意外值等問題。
與 Vim、Emacs 和 PyCharm 等流行的文字編輯器和 IDE 集成，允許在首選開發環境中方便地進行程式碼偵錯。
計算表達式並讓您在程式上下文中執行 Python 程式碼。
它是一個專為Python設計的遠端偵錯器。它促進了完整的遠端 TTY 體驗，將鍵盤訊號傳輸到偵錯器、選項卡完成、命令歷史記錄、行編輯和各種其他功能。而且，它還具有 IPython 調試器的功能，這增強了其調試能力，使其成為最好的 Python 調試器之一。
特徵：
運行 IPython 偵錯器及其所有功能。
有利於搶先附加到正在運行的程序，而不需要 gdb，這與傳統方法不同。
對已偵錯程式的影響最小，但尚不建議在生產環境中部署。
即使調試的程序作為守護程序或在終端環境之外工作，也提供 TTY 功能。
我們最好的 Python 偵錯器清單中的下一個是 wbd。它是一個基於客戶端-伺服器模型構建的 Web 偵錯器。 wbd 伺服器透過 WebSocket 管理偵錯能力和瀏覽器連線。這是基於 Tornado 框架構建的。
wbd 與 Python 2（2.6、2.7）、Python 3（3.2、3.3、3.4、3.5）和 pypy 相容。此外，它還提供了使用在 Python 3 上運行的 wdb 伺服器來調試 Python 2 程式的靈活性，反之亦然。它還允許在一台電腦上調試程序，並在另一台電腦上託管調試伺服器，並可透過第三台電腦上的網頁進行存取。
特徵：
提供基於 Web 的介面，用於有效偵錯 Python 程式碼，可以透過 Web 瀏覽器存取該介面。
允許您將 wbd 伺服器與本機電腦連接並偵錯在遠端伺服器上執行的程式碼。
在程式碼上設定斷點以在任何特定時間停止程式碼執行。
公開 HTTP API 以透過程式控制偵錯會話。
直接在偵錯器中與 Python REPL（讀取-求值-列印循環）關聯。
偵錯多執行緒 Python 應用程式。
與 Flask 和 Django 等不同的 Python Web 框架整合。
使用 WebSockets 從 Web 瀏覽器偵錯正在執行的 Python 程式碼。
它主要不是一個 Python 偵錯器，而是充當 Python 的互動式 shell。不過，它仍然提供進階調試功能，包括逐步調試、互動式調試和事後調試。
IPython 由 Fernando Perez 於 2001 年開發，作為增強的 Python 解釋器出現。 2011 年 IPython Notebook 的推出為 IPython 終端帶來了基於 Web 的介面，而 2014 年，Project Jupyter 作為 IPython 的衍生項目出現。
特徵：
充當 Jupyter Notebook 和 Project Jupyter 中其他前端工具的主核心。
提供物件自省功能，啟用物件屬性的執行時間檢查。
結合了一個神奇的命令系統，用於控制Python環境和執行作業系統任務。
提供事後偵錯功能來調查故障點的程式狀態。
包含用於分析程式碼效能的分析工具。
具有強大的製表符補全功能，用於探索可用的物件方法、屬性和函數。
選擇最好的 Python 偵錯程式來調試程式碼至關重要。這會顯著影響調試過程的效率和有效性。在評估哪種調試器最適合個人需求時，需要考慮多種因素。其中一些是：
選擇 Python 偵錯器，它提供簡單直覺的除錯體驗。這將簡化早期識別和修復程式碼錯誤的過程。
驗證偵錯器與您的 Python 版本、作業系統和硬體設定的兼容性，以確保無縫整合。
評估可與所選開發環境整合的 Python 偵錯器。
優先考慮那些提供變數檢查、斷點和逐行程式碼執行等功能的 Python 偵錯器。
尋找由強大的使用者和開發人員社群支援的偵錯器，以及全面的支援和文件。
考慮偵錯器的成本，主要是在預算限制內運作或為開源專案做出貢獻。
考慮這些因素可以增強調試過程，並在促進有效測試方面發揮至關重要的作用。在當今多元化的技術世界中，開發人員和測試人員在處理不同的瀏覽器、裝置和平台組合時經常會遇到特定的 UI 錯誤。例如，開發人員或測試人員在 macOS 上的 Chrome 上測試 Python 網站時可能會遇到故障。為了快速調試此類問題，他們可能需要檢查不同 macOS 版本上的渲染。然而，對於開發人員和測試人員來說，直接存取本機 macOS 版本進行測試並不總是可行。
建立強大的測試基礎設施來跨不同的瀏覽器、設備和作業系統組合測試和調試基於 Python 的軟體應用程式可能具有挑戰性。為了克服這項挑戰，開發人員和測試人員可以選擇基於雲端的解決方案來在雲端上偵錯和測試他們的 Python 網站或應用程式。 LambdaTest 就是這樣一個基於雲端的調試和測試平台。
LambdaTest 是一個由人工智慧驅動的測試編排和執行平台，使開發人員和測試人員能夠在包含3000 個真實桌面和行動環境的遠端測試實驗室中大規模調試和測試基於Python 的網站和移動應用程式.
下圖提供了 LambdaTest 線上瀏覽器場上可用的基礎設施快照，展示了在真實 macOS Sonoma 上運行的即時 Chrome 會話。
它提供了一個基於雲端的測試平台，開發人員和測試人員可以利用該平台進行線上偵錯和測試。該平台使他們能夠在不同瀏覽器上測試網站，同時跨各種瀏覽器、瀏覽器版本和作業系統進行偵錯和解決問題。
在這篇部落格中，我們討論了 2024 年十個最好的 Python 偵錯器，它們有助於修復 Python 程式碼中的錯誤。您可以從提供的清單中選擇最適合您的軟體專案的 Python 偵錯器。
使用Python調試器時，您可以考慮特定點以實現Python調試器的無縫執行。例如，嘗試使用 Python 偵錯器按順序執行程式碼。在程式碼中策略性地設定斷點。這些斷點有助於在關鍵時刻停止執行，從而能夠徹底檢查程式的狀態。此外，使用偵錯器的呼叫堆疊來視覺化正在進行的執行上下文。此功能有助於識別函數呼叫引起的錯誤。
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