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參考：https://mp.weixin.qq.com/s/ziUIyYPpAjq-g_CgQ_kFcQ
1、PDB
pdb是Python中的一個內置模塊，啓用pdb後可以對代碼進行斷點設置和跟蹤調試。爲了演示方便，我們準備一個樣例程序pdb_test.py：
之後在終端中輸入python -m pdb pdb_test.py命令，進入pdb的調試模式：
這時我們就可以通過各種命令控制代碼執行或者查看當前變量，例如l可以查看所有代碼，n是執行下一步代碼，p可以查看當前變量等等，需要注意的是命令n只會執行主程序中的代碼，如果想要單步執行子函數中的代碼，需要使用s指令，調試效果如下：
可以看到，通過s指令（如果只想在主函數中單步執行可以使用n）和p指令，我們控制程序單步運行並實時查看了相關變量。但是單步執行畢竟是一種效率非常低下的調試方式，尤其當代碼量比較大的時候更是噩夢，這時就需要用到pdb的set_trace()方法，我們對樣例程序pdb_test.py做一點修改：
pdb.set_trace()的作用就是在代碼中設置斷點，在pdb調試模式下，使用c命令就會直接跳轉到下一個斷點位置，如果之後沒有其他斷點就會執行完全部代碼，調試效果如下：
除了上面提到的幾個指令以外，pdb還有其他一些比較常用的命令（見下表），綜合使用基本能夠滿足日常的調試需求。
2、PySnooper
PySnooper也是一個Python的第三方庫，他的特點是能夠精準的顯示每條代碼的執行順序、執行時間以及隨之帶來的局部變量的改變等等。值得一提的是，作爲一個發佈不滿半年的庫，PySnooper在github上已經達到了1.2W星，其受歡迎程度可見一斑。
PySnooper的使用可以說是非常的方便，直接在代碼中以裝飾器的形式調用就可以了。當然在引用前你得使用pip install pysnooper或者conda install -c conda-forge pysnooper安裝這個庫。我們還是舉一個例子來進行演示，樣例代碼如下：
在上面這段代碼中，我們先是生成10個1到1000之間的隨機數，然後計算他們之中的最大最小值和中位數，唯一的不同在於第三行多了一條語句@pysnooper.snoop()，我們運行以下代碼，發現除了正常的print結果之外，多了許多內容（內容太多，下面只顯示一部分）：
這都是PySnooper跟蹤監控的結果，正如上面所說，他準確記錄的每條代碼的運行時間、順序以及相關的變量值。作爲一個星標1.2W+的項目，PySnooper的功能肯定不會這麼簡單，@pysnooper.snoop()中是可以接收參數的，比如我們覺得輸出內容太多，可以考慮把信息記錄到log日誌中，這個功能只需要加一個log文件定位參數就能搞定：
@pysnooper.snoop()支持的參數還有很多，分別對應了不同的功能，例如監控自定義表達式、監控底層函數、支持多線程等等，詳見項目文檔。此外，pysnooper還支持局部監控，一般來說我們寫的代碼都比較長，而需要監控的只是其中的一小部分，這時候就可以把需要監控的代碼放到一個block裏。我們修改下剛纔的代碼，只對計算最大最小值和中位數的部分進行監控，修改後的代碼如下：
運行之後發現監控信息精簡了很多：
使用with pysnooper.snoop()模式依然保留了對各種參數的支持，個人認爲這種模式更加符合實踐需求。