调试python代码时，使用pdb能更直观查看变量变化和流程走向。要快速设置断点，可在代码中插入import pdb; pdb.set_trace()，程序会在该位置暂停进入调试模式；也可用ide图形化断点功能实现自动插入。常用调试命令包括：n执行下一行、s进入函数内部、c继续执行、l列出当前代码、p打印变量值、q退出调试器。如需跳过某些断点，可用条件判断if condition: import pdb; pdb.set_trace()或使用ide的条件断点功能。此外，可通过命令行启动调试器python -m pdb your_script.py，以便从程序开始控制执行流程，适合无明显入口问题的脚本调试。掌握这些技巧有助于提升排查效率，减少对print的依赖。
调试是写代码绕不开的一环，尤其在 Python 中，遇到逻辑复杂或者数据流转不清晰的问题时，光靠 print 是不够的。这时候用上 pdb（Python Debugger），能让你更直观地看到程序运行过程中变量的变化、流程走向，甚至可以临时修改值来验证逻辑是否正确。
下面我会结合实际场景，讲几个实用的 pdb 使用技巧，帮助你快速定位问题。
如何快速设置断点？
最简单的办法就是在代码中插入：
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import pdb; pdb.set_trace()
这行代码会告诉 Python 在执行到这里时暂停程序，进入交互式调试模式。
举个例子，比如你有一段函数处理数据，但结果不对：
def process_data(data): result = data * 2 import pdb; pdb.set_trace() # 断点设在这里 return result
运行后，程序会在 pdb.set_trace() 处停下来，你可以查看当前变量的值、执行下一步操作等。
小贴士：如果你不想每次手动加这行代码，可以用 IDE 的图形化断点功能，底层其实也是帮你自动插入了这句。
调试时常用的命令有哪些？
进入 pdb 模式后，你会看到 (Pdb) 提示符，接下来是一些常用命令：
- n（next）：执行下一行代码，如果当前行有函数调用，不会进入函数内部。
- s（step）：进入当前行的函数内部，适合想一步步看子函数逻辑的时候。
- c（continue）：继续执行直到下一个断点或程序结束。
- l（list）：列出当前执行位置附近的代码，方便确认上下文。
- p 变量名（print）：打印某个变量的值，比如 p data。
- q（quit）：退出调试器并终止程序。
比如你在调试一个循环，发现某次迭代的数据不对，就可以用 p 查看变量值，再结合 n 或 s 看看后续处理逻辑有没有问题。
怎么跳过某些断点？
有时候你设置了多个断点，但只想关注特定情况下的调试，可以在条件满足时才触发断点。
例如只在某个变量为特定值时停下：
if condition: import pdb; pdb.set_trace()
或者使用 IDE 提供的“条件断点”功能，在断点设置时指定条件表达式。这样就不用每次都手动判断，节省时间也减少干扰。
命令行启动调试器有什么优势？
除了在代码中插入 pdb.set_trace()，你还可以直接从命令行启动调试器：
python -m pdb your_script.py
这种方式的好处是你可以一开始就控制整个程序的执行流程，特别适合没有明显入口问题的脚本调试。
启动后，默认会停在第一行代码前，你可以用 l 看代码结构，用 n 逐步执行，或者用 b 行号 设置断点。
基本上就这些。pdb 不难学，但用得好确实能大幅提升排查效率。很多看似奇怪的 bug，只要走进去看看变量和流程，往往就能找到原因。关键是要养成习惯，别怕打断点，也别总依赖 print。
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