python调试需观察验证、快速定位：先读报错首行定类型，用print(repr())查中间状态，pdb.set_trace()交互调试，严查数据类型与结构。
Python 调试不是靠猜，而是靠观察和验证。关键在于快速定位问题源头，而不是反复修改再运行。
看报错信息别跳过第一行
Python 报错时，终端最上面那行（如 SyntaxError: invalid syntax 或 NameError: name 'x' is not defined）已经指明了错误类型和大致位置。不要直接翻到最后一行找“Traceback”，先读清错误名——它决定了排查方向：
- SyntaxError：检查冒号、括号、引号是否配对，缩进是否混用空格和 Tab
- NameError：变量或函数名拼写错误，或在定义前就调用了
-
TypeError：比如对字符串用
append()，或传了错误类型的参数 -
IndexError / KeyError：列表索引越界，或字典键不存在——加个
if key in dict:或用dict.get(key, default)
用 print 快速验证中间状态
别等 IDE 断点全配好才动手。在可疑逻辑前后加 print(repr(var))（repr 能显示空格、换行符、None 等隐藏字符），比 print(var) 更可靠：
- 函数输入输出是否符合预期？打印参数和返回值
- 循环里每次迭代的变量值是否异常？把 print 放进 for/while 内部
- 条件分支没走对？在 if/elif/else 每个分支开头都加一句 print
善用内置调试工具 pdb
不用装第三方包，Python 自带 pdb 就够用。在代码中想暂停的地方插入：
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import pdb; pdb.set_trace()
运行后会进入交互式调试界面，常用命令：
- n（next）：执行下一行，不进入函数内部
- s（step）：进入当前行调用的函数
- p var_name：打印变量值
- l（list）：显示当前代码上下文
- c（continue）：继续运行直到下一个断点或结束
检查数据类型和结构最容易被忽略
很多 bug 来自“以为它是 A，其实它是 B”。例如：
- 从 JSON 加载的数据，字符串数字可能还是 str 类型，不能直接做数学运算
- 用
re.findall()返回的是 list，不是字符串；re.search()返回的是 Match 对象，要 .group() 才能取值 - 函数返回 None 却当成有值用了——加一句
assert result is not None快速暴露问题
不确定时，随时敲 type(x) 和 print(x.__class__.__name__) 确认类型，用 pprint.pprint(data) 查看嵌套结构。
