谁写代码没遇到 Bug？
老实说，写代码最让人抓狂的，不是逻辑想不明白，而是代码跑起来——直接爆炸。
“咦？怎么不对劲？”
你盯着屏幕上的红色报错信息，心想：“不应该啊，我代码明明是 Ctrl+V 过来的！” 可它偏偏报错了。
这时候该怎么办？
A. 绝望地 Ctrl+C 关掉终端，摸鱼去 B. 在代码里疯狂 print()，像个原始人一样调试
C. 冷静下来，像个真正的程序员，用科学的方法 Debug
如果你选了 C，恭喜你！这篇文章就是为你准备的。今天，小编要教你如何快速找出 Bug，并把它们按在地上摩擦。
你有没有遇到过这样的情况？
def divide(a, b):
return a / b
print(divide(10, 0))
Python 爆了：
Traceback (most recent call last):
File "h:\huajie_python\076.py", line 4, in <module>
print(divide(10, 0))
File "h:\huajie_python\076.py", line 2, in divide
return a / b
ZeroDivisionError: division by zero
很多人看到这个，就直接去翻代码，一顿乱改。错！先别动！
报错信息其实是 Python 好心 给你的线索，它明确告诉你：
ZeroDivisionError（除零错误）那怎么修？ 很简单，先检查 b 是否为 0：
def divide(a, b):
if b == 0:
raise ValueError("不能除以 0 啊，兄弟！")
return a / b
结论：每次出错前，先把错误信息读 3 遍。80% 的 Bug 其实已经告诉你答案了！
还在用 print() 调试？别这样，咱们是 21 世纪的 Python 程序员！
print("到这里了！")
print("x =", x)
print("代码执行了吗？")
这么搞，代码里全是调试垃圾，删起来头疼！Python 其实内置了更优雅的方法：breakpoint()。
def calculate(x):
result = x * 2
breakpoint() # 在这里暂停
return result
print(calculate(5))
运行后，程序会在 breakpoint() 处暂停，你可以输入以下命令：
x → 查看 x 的值是多少result → 检查计算是否正确c → 继续执行
这比 print() 高效 100 倍！
如果代码有几百行，Bug 藏在哪里？你不会真的一行行查吧？
聪明人用“二分法”来调试：
举个例子：
def process_data(data):
step1 = data.strip()
step2 = int(step1) # 这里可能出错
step3 = step2 * 10
return step3
不知道哪里错了？
先注释掉一部分：
def process_data(data):
step1 = data.strip()
# step2 = int(step1)
# step3 = step2 * 10
return step1
运行看看：如果没错，说明 Bug 在被注释的部分里；如果还报错，那问题就在 step1。
这样做，你可以用最快的方式锁定 Bug！
提问技巧也很重要！ 大部分人问DeepSeek的方式是：
"Python error"（太笼统）"Python 不行了"（这不是废话吗）正确的提问方式是具体的：
"TypeError: 'int' object is not iterable in Python""Python list.append 不起作用"关键词越精准，AI越能精准的解决！
另外如果AI也无法解决，有条件的可以试试上Stack Overflow搜索，基本上 99% 的 Python 问题，都有人帮你踩过坑了。
有些问题找人帮忙是最有效也最快的方式了，但是找人帮忙问题描述得说的恰当才行。
有些人求助的方式是这样的：
"大佬救命，我代码错了""Python 这个错是什么意思？"这样没人想帮你！
✅ 正确的提问方式：
描述问题：我在排序列表时遇到 TypeError
提供代码：
my_list = [3, "hello", 5] my_list.sort()
给出错误信息：
TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'int'
你已经尝试的方案：
✔️ 移除 "hello" 试过了，能跑
✔️ 用 sorted() 也不行
这样别人一看就明白你遇到的问题，愿意帮你！
调试 Python 代码，关键是方法要对：
掌握这些技巧，你 Debug 速度能快 10 倍！
以上就是Python调试代码的高效方法分享的详细内容，更多关于Python调试代码的资料请关注本站其它相关文章！