前面我们学习了使用 Python 自带的 pdb 模块调试程序，也接触了 pdb.set_trace() 这种设置断点的方法。

例如，当服务器巡检程序发现 CPU 使用率异常时，我们可能想知道：程序读取的 CPU 使用率是多少？为什么进入了告警分支？是哪一行代码产生了问题？

如果为了调试而修改源代码、添加断点，调试完成后还要清理这些代码，就会多出一些工作。

其实，Python 提供了另一种更直接的方式：在命令行中启动 pdb 调试器，不修改源代码也能逐步检查程序的执行过程。

这篇文章将从一个完整的示例开始，带你实际操作命令行调试。

准备一个需要调试的 Python 程序

假设我们正在编写一个服务器巡检程序，需要检查 CPU 和内存的使用率。

新建一个名为 server_check.py 的文件，写入以下代码：

# 模拟服务器的资源使用率
cpu_usage = 72
memory_usage = 88

print("开始检查服务器资源")

# 检查 CPU 使用率
if cpu_usage > 80:
    print("CPU 使用率过高")
else:
    print("CPU 使用率正常")

# 检查内存使用率
if memory_usage > 80:
    print("内存使用率过高")
else:
    print("内存使用率正常")

print("服务器检查完成")

这段程序模拟了服务器资源检查的过程。

cpu_usage = 72：将 CPU 使用率设置为 72。
memory_usage = 88：将内存使用率设置为 88。
if cpu_usage > 80：判断 CPU 使用率是否超过 80。
if memory_usage > 80：判断内存使用率是否超过 80。
最后一条 print()：输出检查完成的信息。

这里的 CPU 和内存使用率都是我们手动设置的模拟数据，并没有真正读取服务器的资源使用情况。

保存文件后，在终端中进入文件所在的目录。

先正常运行一次程序：

1	python server_check.py

预期输出：

开始检查服务器资源
CPU 使用率正常
内存使用率过高
服务器检查完成

CPU 使用率为 72，没有超过 80，所以程序输出 CPU 使用率正常。

内存使用率为 88，超过了 80，所以程序输出内存使用率过高。

如果我们希望观察程序是如何得出这些结果的，就可以启动调试器。

使用 python -m pdb 启动调试器

在终端中执行：

1	python -m pdb server_check.py

这条命令可以拆成三个部分理解：

命令	含义
`python`	启动 Python 解释器
`-m pdb`	通过模块方式启动 Python 自带的 `pdb` 调试器
`server_check.py`	指定需要调试的 Python 文件

简单来说，这条命令就是让 Python 使用 pdb 调试器运行 server_check.py。

这里不需要在源代码中添加 import pdb 或 pdb.set_trace()。

第一次启动时，调试器会做什么？

执行命令后，终端通常会显示类似下面的内容：

1
2
3

> /path/to/server_check.py(2)<module>()
-> cpu_usage = 72
(Pdb)

示例中的 /path/to/server_check.py 只是占位路径，实际显示的是你自己的文件路径。

这里的 (2) 表示调试器当前关联的是文件第 2 行。由于第 1 行是注释，调试器通常会停在第一条可执行语句 cpu_usage = 72 上。

关键是：首次启动时，调试器会先让你获得控制权，而不是直接把整个脚本运行完。 当前显示的代码通常还没有执行。

我们逐项理解终端中的信息。

1	> /path/to/server_check.py(2)<module>()

这部分表示当前调试的文件、代码行号，以及正在执行的代码所属的作用域。<module>() 表示模块顶层代码，而不是某个自定义函数。

1	-> cpu_usage = 72

箭头 -> 指向当前准备执行的代码。

此时，赋值语句还没有执行，因此变量 cpu_usage 尚未通过这行代码创建。

(Pdb)

这是调试器的命令提示符，表示程序已经暂停在调试状态，正在等待我们输入命令。

这里还有一个容易混淆的地方：pdb 不会因为停在第一条语句前，就自动把所有变量准备好。变量需要等到对应的赋值语句真正执行之后才能读取。

从首次暂停开始，完整调试程序

下面按照实际操作顺序，观察程序如何从启动、暂停、逐行执行，一直到结束。

查看尚未创建的变量

当终端显示：

(Pdb)

时，输入：

1	p cpu_usage

通常会得到类似结果：

1	*** NameError: name 'cpu_usage' is not defined

原因很简单：程序还没有执行 cpu_usage = 72，变量自然还不存在。

这不是程序出错，而是我们查看变量的时间太早了。

执行第一条赋值语句

输入：

n 是 next 的缩写，表示执行当前语句，然后停在下一条将要执行的语句处。

当前语句：

1	cpu_usage = 72

执行完成后，调试器会停在后续代码的位置，通常是下一条赋值语句：

1	memory_usage = 88

这时再输入：

1	p cpu_usage

预期输出：

说明变量已经创建，值为 72。

继续执行下一行：

现在 memory_usage = 88 也已执行。

输入：

1	p memory_usage

预期输出：

通过这种方式，我们可以在程序运行过程中检查变量，而不必额外添加 print() 语句。

观察程序执行输出语句

继续输入：

多次执行 n，直到调试器停在：

1	print("开始检查服务器资源")

输入：

程序执行这条输出语句，终端显示：

开始检查服务器资源

调试器随后会停在接下来将要执行的语句处。

请注意，调试器显示的箭头表示当前准备执行的代码，而不是最近已经执行完的代码。因此，输入一次 n 后，看到箭头移动到下一条语句是正常现象。

观察 CPU 判断分支

继续使用 n，直到调试器停在：

1	if cpu_usage > 80:

先查看变量：

1	p cpu_usage

输出：

再查看条件表达式：

1	p cpu_usage > 80

输出：

False

False 表示条件不成立。

因为 72 不大于 80，程序不会执行 if 后面的告警语句，而是进入 else 分支。

输入：

调试器会继续按照程序的实际执行路径移动。当箭头指向：

1	print("CPU 使用率正常")

再输入：

终端就会输出：

CPU 使用率正常

通过这个过程，我们不仅知道最终输出了什么，还能看到程序为什么会产生这样的结果。

观察内存判断分支

继续使用 n，直到调试器停在：

1	if memory_usage > 80:

输入：

1	p memory_usage

输出：

再检查判断条件：

1	p memory_usage > 80

输出：

True

True 表示条件成立。

因为内存使用率 88 大于 80，程序会执行 if 分支中的告警语句。

继续输入：

当箭头指向：

1	print("内存使用率过高")

再次输入：

终端输出：

内存使用率过高

通过这几步，我们观察到了两种不同的条件判断结果：

CPU 使用率为 72，判断结果为 False，进入 else 分支。
内存使用率为 88，判断结果为 True，进入 if 分支。

这就是调试器最实用的地方之一：不仅能查看变量，还能跟踪程序实际走了哪条执行路径。

使用 c 继续运行程序

如果不想再逐行执行，可以输入：

c 是 continue 的缩写，表示继续运行程序，直到程序结束或遇到其他调试暂停位置。

假设前面的代码已经执行完毕，调试器当前停在最后一条输出语句：

1	print("服务器检查完成")

输入 c 后，程序会继续执行，并输出：

服务器检查完成

如果你在刚启动调试器时就输入 c，则程序会从当前暂停的位置继续执行，通常会一次性执行完剩余代码。

程序结束后为什么可能再次运行？

这是使用 python -m pdb 时尤其值得注意的地方。

当程序正常结束后，pdb 默认会重新启动被调试的程序，以便用户可以再次进行调试。因此，你可能看到类似这样的终端输出：

服务器检查完成
The program finished and will be restarted
> /path/to/server_check.py(2)<module>()
-> cpu_usage = 72
(Pdb)

其中，英文提示表示程序已经结束，调试器准备重新启动它。

紧接着再次出现的代码位置和 (Pdb) 提示符，代表新一轮调试已经开始，程序又停在第一条可执行语句附近。

这不代表程序陷入了死循环，也不代表 n 或 c 失效，而是 pdb 默认的重新启动行为。

如果只是想完成一次调试，不需要重新运行程序，可以使用下面介绍的 q 命令退出。

使用 q 退出调试器

当终端重新出现 (Pdb) 提示符时，输入：

q 是 quit 的缩写，用于退出调试器。

退出后，就会返回普通的终端命令提示符。

这样，一次完整的命令行调试就结束了。

常用调试命令回顾

命令	作用	使用场景
`p 表达式`	查看表达式的值	查看变量、判断条件的结果
`n`	执行下一行，不进入被调用函数内部逐行调试	逐步观察程序执行
`s`	执行当前语句，并在函数调用时进入函数内部	检查函数内部逻辑
`c`	继续运行程序	完成检查后继续执行
`q`	退出调试器	结束本次调试

例如：

p cpu_usage
p memory_usage
p cpu_usage > 80
n
s
c
q

这些命令都在 (Pdb) 提示符下输入，而不是在普通的 Windows 命令提示符或 Linux Shell 中单独执行。

其中，s 是 step 的缩写。它与 n 的主要区别在于：如果当前代码调用了函数，s 可以进入函数内部继续调试，而 n 通常会执行完这次函数调用，再停在调用位置之后的代码处。

动手练习

请把下面的代码保存为 server_check.py：

cpu_usage = 65
memory_usage = 92

print("开始检查服务器资源")

if cpu_usage > 80:
    print("CPU 使用率过高")
else:
    print("CPU 使用率正常")

if memory_usage > 80:
    print("内存使用率过高")
else:
    print("内存使用率正常")

print("服务器检查完成")

按照以下步骤练习：

使用 python -m pdb server_check.py 启动调试器。
在首次暂停时，尝试查看 cpu_usage，理解为什么它还没有定义。
使用 n 执行赋值语句。
使用 p cpu_usage 和 p memory_usage 查看变量值。
使用 p cpu_usage > 80 和 p memory_usage > 80 查看判断结果。
使用 n 观察程序如何进入不同的条件分支。
使用 c 继续运行程序。
如果程序结束后调试器重新启动，请使用 q 退出。

参考结果：

65
92
False
True

这四个结果分别对应两个变量的值，以及两个条件判断的结果。

如果你能够独立完成这些操作，就已经掌握了使用命令行启动调试器、查看变量和跟踪条件分支的基本方法。

写在最后

本篇介绍了如何使用 python -m pdb script.py 在命令行中启动 Python 调试器，并通过服务器资源检查示例，演示了首次暂停、查看变量、逐行执行、检查条件分支、继续运行和退出调试器的完整过程。

需要记住两个关键点：

首次启动时，pdb 通常会在第一条可执行语句处暂停，等待我们输入调试命令。
程序结束后，pdb 默认可能重新启动脚本；如果不需要再次调试，可以使用 q 退出。

下一篇将继续学习 pdb 的常用调试命令，进一步掌握设置断点、查看调用栈和控制程序执行的方法。

Python 系列(六十三) 在交互式 Python shell 中启动调试器

准备一个需要调试的 Python 程序

使用 python -m pdb 启动调试器

第一次启动时，调试器会做什么？

从首次暂停开始，完整调试程序

查看尚未创建的变量

执行第一条赋值语句

观察程序执行输出语句

观察 CPU 判断分支

观察内存判断分支

使用 c 继续运行程序

程序结束后为什么可能再次运行？

使用 q 退出调试器

常用调试命令回顾

动手练习

写在最后