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错误
一种用try...except...finally捕获错误并用raise抛出
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调试
assert 断言
凡是用print来辅助查看的地方，都可以用断言（assert）来替代：
# err.py
def foo(s):
n = int(s)
assert n != 0, 'n is zero!'
return 10 / n
def main():
foo('0')
assert的意思是，表达式n != 0应该是True，否则，后面的代码就会出错。
如果断言失败，assert语句本身就会抛出AssertionError：
$ python err.py
Traceback (most recent call last):
...
AssertionError: n is zero!logging
把print替换为logging是第3种方式，和assert比，logging不会抛出错误，而且可以输出到文件：
# err.py
import logging
s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print 10 / n
logging.info()就可以输出一段文本。运行，发现除了ZeroDivisionError，没有任何信息。怎么回事？
别急，在import logging之后添加一行配置再试试：
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
看到输出了：
$ python err.py
INFO:root:n = 0
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 8, in <module>
print 10 / n
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
这就是logging的好处，它允许你指定记录信息的级别，有debug，info，warning，error等几个级别，当我们指定level=INFO时，logging.debug就不起作用了。同理，指定level=WARNING后，debug和info就不起作用了。这样一来，你可以放心地输出不同级别的信息，也不用删除，最后统一控制输出哪个级别的信息。
logging的另一个好处是通过简单的配置，一条语句可以同时输出到不同的地方，比如console和文件
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pdb
启动Python的调试器pdb，让程序以单步方式运行，可以随时查看运行状态。
pdb.set_trace()
这个方法也是用pdb，但是不需要单步执行，我们只需要import pdb，然后，在可能出错的地方放一个pdb.set_trace()，就可以设置一个断点：