Python学习笔记之枚举类和调试工具

文章目录

1. 枚举类
2. 用于调试的工具们-print(), assert, logging和pdb

2.1 assert（断言）
2.2 logging
2.3 pdb

1. 枚举类

from enum import Enum

Month = Enum('Month', ('Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'))

for name, member in Month.__members__.items():
    print(name, '=>', member, ',', member.value)

Jan => Month.Jan , 1
Feb => Month.Feb , 2
Mar => Month.Mar , 3
Apr => Month.Apr , 4
May => Month.May , 5
Jun => Month.Jun , 6
Jul => Month.Jul , 7
Aug => Month.Aug , 8
Sep => Month.Sep , 9
Oct => Month.Oct , 10
Nov => Month.Nov , 11
Dec => Month.Dec , 12

value属性则是自动赋给成员的int常量，默认从1开始计数。
我们也可以直接使用Month.Jan来引用一个常量。

如果需要更精确地控制枚举类型，可以从Enum派生出自定义类：

from enum import Enum, unique

@unique          # @unique装饰器可以帮助我们检查保证没有重复值
class Weekday(Enum):
    Sun = 0 # Sun的value被设定为0
    Mon = 1
    Tue = 2
    Wed = 3
    Thu = 4
    Fri = 5
    Sat = 6

2. 用于调试的工具们-print(), assert, logging和pdb

2.1 assert（断言）

如：assert n != 0, 'n is zero!',assert的意思是，表达式n != 0应该是True，否则，根据程序运行的逻辑，后面的代码肯定会出错。如果断言失败，assert语句本身就会抛出AssertionError：n is zero!。他与print()相比的好处是他可以全部关闭，只需在执行的时候添加-o，这样python解释器会跳过所有的assert语句：

$ python -O err.py

2.2 logging

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

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

INFO:root:n = 0

---------------------------------------------------------------------------

ZeroDivisionError                         Traceback (most recent call last)

<ipython-input-4-fb47d4bb0400> in <module>()
      5 n = int(s)
      6 logging.info('n = %d' % n)
----> 7 print(10 / n)


ZeroDivisionError: division 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。

2.3 pdb

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。输入以下代码进入pdb状态：

$python -m pdb err.py

输入l:查看代码

输入n:单步执行代码

输入p 变量名:查看变量

输入q:结束调试，退出程序

【设置断点】先导入pdb：import pdb，在可能出错的地方放一个pdb.set_trace()，就可以设置一个断点:

# err.py
import pdb

s = '0'
n = int(s)
pdb.set_trace() # 运行到这里会自动暂停
print(10 / n)

运行代码，程序会自动在pdb.set_trace()暂停并进入pdb调试环境，可以用命令p查看变量，或者用命令c继续运行：