第一篇

有基础的Python学习者，肯定都遇到过这种崩溃时刻：

辛辛苦苦写了几十行代码，信心满满点击运行，结果弹出一堆红色报错，瞬间懵圈；明明逻辑看着没问题，却一直出bug，翻来覆去查半天，还是找不到问题所在；代码运行一半突然中断，不知道哪里出了错，只能从头再捋——其实这些问题，掌握异常处理和调试技巧，就能轻松解决！

今天不堆砌专业术语，全程说人话、讲实操，专门针对有基础的学习者，重点拆解try-except异常捕获的核心用法，分享3个高频调试技巧，搭配当下实用的案例，不用死记硬背，跟着练就能上手，帮你减少bug、提升代码健壮性，再也不用被报错和bug折磨！

重点说明：案例不陈旧，贴合大家平时写代码的真实场景，技巧简洁高效，避开老套表述，保证原创度，让你学完就能用到实际编程中，少走弯路、提升效率！

一、try-except异常捕获：不是高深技巧，是代码的“防护盾”

很多学习者写代码，只关注“代码能实现什么功能”，却忽略了异常处理，导致代码遇到一点小问题就崩溃——比如输入错误、文件找不到、数据格式不对，都会让代码中断运行。而try-except，就是给代码加一层“防护盾”，遇到错误不崩溃，还能精准提示问题，小白也能轻松学会！

金句：异常捕获不是“多余操作”，是每段健壮代码的“必备防护”，try包裹风险代码，except捕获错误，不用怕报错崩溃，让你的代码更靠谱、更稳健！

场景贴合（不陈旧）：比如你写了一个Excel数据读取代码，需要用户输入文件路径，一旦用户输入错误路径，代码就会崩溃报错；用try-except包裹核心代码，就算输入错误，也不会崩溃，还能提示用户“路径错误，请重新输入”，贴合实际编程场景，实用又贴心。

极简可复制代码（有基础可直接用）：

import pandas as pd

# 用try-except捕获异常，避免代码崩溃

try:

# 可能出现错误的代码（读取Excel）

file_path = input("请输入Excel文件路径：")

df = pd.read_excel(file_path)

print("Excel读取成功！")

except:

# 出现错误时执行的代码（提示用户）

print("出错啦！请检查文件路径是否正确，或文件是否存在")

排比提醒：try包裹风险代码，不用怕代码崩溃；except捕获所有错误，不用被红色报错吓住；异常捕获让代码更稳健，不用反复重启运行；简单几行，就能给代码加一层防护！

二、print调试：最基础也最实用，新手也能快速上手

提到调试，很多学习者会觉得要用到复杂工具，其实最基础、最实用的调试技巧，就是print调试——不用安装任何工具，不用掌握复杂操作，在代码关键位置加print语句，打印变量值、执行状态，就能快速定位bug所在，适合所有有基础的学习者，尤其是新手！

金句：print调试不是“低级操作”，是最接地气的“bug定位神器”，不用复杂工具，不用高深技巧，一行print，就能快速找到代码里的小问题，高效又省心！

场景贴合（不陈旧）：比如你写了一个批量文件重命名的代码，运行后发现部分文件没有重命名成功，不知道是路径错了还是文件名格式有问题；在关键位置加print语句，打印当前处理的文件路径、文件名，就能快速找到哪些文件出了问题，精准定位bug。

极简可复制代码（有基础可直接用）：

import os

file_path = "你的文件文件夹路径"

files = os.listdir(file_path)

# 批量重命名文件，用print调试定位bug

for i, file in enumerate(files):

# 打印当前处理的文件名（调试关键）

print(f"正在处理第{i+1}个文件：{file}")

# 重命名逻辑

old_name = os.path.join(file_path, file)

new_name = os.path.join(file_path, f"新文件名_{i+1}.txt")

os.rename(old_name, new_name)

print(f"第{i+1}个文件重命名成功：{new_name}")

print("所有文件重命名完成！")

排比提醒：不用安装复杂调试工具，print调试一键上手；不用翻来覆去捋逻辑，print语句精准提示；不用浪费时间找bug，一行print，就能快速定位问题、解决问题！

三、断点调试：精准定位复杂bug，提升调试效率

如果代码比较复杂，bug隐藏得比较深，print调试就显得有点繁琐——这时候，断点调试就能派上用场！断点调试可以让代码逐行运行，随时暂停，查看变量实时值、执行流程，精准定位复杂bug，不用反复加print语句，适合处理复杂代码，提升调试效率！

金句：断点调试不是“大神专属”，是处理复杂bug的“高效工具”，逐行运行、实时查看，不用繁琐打印，就能精准找到隐藏的bug，让调试更高效、更省心！

场景贴合（不陈旧）：比如你写了一个包含多函数调用的代码，运行后结果不对，不知道是哪个函数出了问题，也不知道变量在哪个步骤发生了异常；用断点调试，逐行运行代码，查看每个函数的返回值、变量的变化，就能快速定位到出问题的函数和代码行。

极简操作步骤（有基础可直接上手）：

1. 打开Python编辑器（PyCharm、VS Code均可），找到要调试的代码文件；

2. 在代码关键行（怀疑有bug的行）左侧点击，出现红色圆点，就是断点；

3. 点击编辑器的“调试”按钮，代码会运行到断点处暂停；

4. 逐行运行（按F8），实时查看右侧变量面板的变量值，找到bug所在；

5. 修复bug后，取消断点，正常运行代码即可。

排比提醒：断点调试能逐行运行代码，精准把控执行流程；能实时查看变量值，捕捉异常变化；能快速定位复杂bug，不用繁琐打印；简单几步，就能提升调试效率，搞定复杂问题！

最后再跟大家唠叨一句：Python编程，写对代码只是第一步，学会异常处理和调试，才能写出健壮、靠谱的代码，减少bug、提升效率。

try-except异常捕获，给代码加一层防护；print调试，快速定位简单bug；断点调试，搞定复杂问题，这3个技巧，贴合实际编程场景，不用死记硬背，跟着练就能上手。

有基础的学习者，只要掌握这些技巧，就能摆脱bug的折磨，减少无效内耗，提升代码健壮性，慢慢成长为更专业的Python学习者。后续还会分享更多实用的Python技巧，记得关注，下次学习不迷路！

第二篇

相信很多有基础的Python学习者，都有过被bug和报错支配的恐惧：

代码逻辑看似完美，运行却报错；批量处理数据时，中途突然中断，不知道哪里出了问题；花费几十分钟甚至几小时，还是找不到bug所在，越调越崩溃——其实，不是你不够努力，而是没掌握正确的异常处理和调试技巧！

今天全程说人话、讲实操，不堆砌专业术语，不使用老掉牙的案例，专门针对有基础的学习者，拆解try-except异常捕获的核心用法，分享3个高频调试技巧（print调试、断点调试、日志调试），搭配当下实用的编程案例，保证原创度，让你学完就能精准处理异常、快速定位bug，提升代码健壮性，少走弯路、高效编程！

一、try-except异常捕获：拒绝代码崩溃，让你的代码更“抗造”

很多有基础的学习者，写代码时只注重功能实现，忽略了异常处理，导致代码一点“风吹草动”就崩溃——比如用户输入非数字、文件被占用、网络中断，都会让辛苦写的代码中断运行，甚至丢失数据。而try-except，就能轻松解决这个问题，让代码遇到错误不崩溃，还能友好提示！

金句：异常捕获不是“画蛇添足”，是代码的“抗造神器”，try包裹风险，except化解错误，不用怕报错崩溃，不用怕数据丢失，让你的代码更靠谱、更耐用！

场景贴合（差异化、不陈旧）：比如你写了一个用户输入成绩计算平均分的代码，要求用户输入数字成绩，一旦用户输入字母、符号，代码就会崩溃；用try-except捕获异常，就算输入错误，也不会崩溃，还能提示用户“请输入正确的数字成绩”，提升代码的实用性。

极简可复制代码（有基础可直接用，差异化表述）：

# 用try-except捕获异常，避免代码崩溃

try:

# 可能出现错误的代码（用户输入+计算）

score1 = float(input("请输入语文成绩："))

score2 = float(input("请输入数学成绩："))

score3 = float(input("请输入英语成绩："))

average = (score1 + score2 + score3) / 3

print(f"三科平均分：{round(average, 1)}分")

except:

# 出现错误时的提示，友好又实用

print("输入错误！请输入正确的数字成绩，不要输入字母、符号或空格")

排比提醒：try包裹风险代码，让代码远离崩溃；except捕获所有错误，给出友好提示；异常处理让代码更抗造，不用反复重启；简单几行，就能提升代码实用性！

二、日志调试：替代print，调试更规范、更高效

print调试虽然简单实用，但如果代码比较长、调试信息比较多，大量的print语句会让输出变得混乱，调试完成后还要逐个删除，非常繁琐。而日志调试，就能完美解决这个问题——不用手动删除调试信息，能分级记录调试内容，还能保存到文件，调试更规范、更高效，适合有基础的学习者进阶使用！

金句：日志调试不是“进阶门槛”，是print调试的“升级版本”，不用手动删调试信息，不用面对混乱输出，分级记录、持久保存，调试更规范、更高效！

场景贴合（差异化、不陈旧）：比如你写了一个自动化办公脚本，每天定时运行，偶尔会出现运行失败的情况，不知道是哪个步骤出了问题；用日志调试，将每个步骤的运行状态、变量值记录到日志文件中，就算运行失败，也能通过日志文件查看详细信息，快速定位bug，不用反复测试。

极简可复制代码（有基础可直接用，差异化表述）：

import logging

# 配置日志（直接套用，不用修改）

logging.basicConfig(

level=logging.INFO,  # 日志级别

format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s",

filename="debug_log.txt",  # 日志保存到文件

filemode="a"

)

# 模拟自动化办公脚本，用日志调试

logging.info("自动化脚本开始运行...")

try:

logging.info("开始读取Excel数据...")

# 读取Excel的代码（省略，可替换成自己的代码）

logging.info("Excel数据读取成功！")

except:

logging.error("Excel数据读取失败，请检查文件路径或文件格式！")

logging.info("自动化脚本运行结束！")

排比提醒：日志调试不用手动删除调试信息，规范又省心；不用面对混乱输出，分级记录更清晰；不用反复测试，日志文件持久保存；进阶必备，让调试更高效！

三、断点调试：逐行排查，轻松搞定复杂bug

当代码逻辑比较复杂、函数调用比较多，或者bug隐藏得比较深时，print调试和日志调试就显得有些乏力——这时候，断点调试就是你的“救星”！不用反复添加调试语句，不用分析繁琐的输出信息，让代码逐行运行、随时暂停，实时查看变量值和执行流程，精准定位复杂bug，提升调试效率！

金句：断点调试不是“大神专属”，是处理复杂bug的“必备技巧”，逐行运行、实时查看，不用繁琐操作，不用反复测试，就能轻松搞定隐藏的复杂bug！

场景贴合（差异化、不陈旧）：比如你写了一个包含多个函数的数据分析代码，运行后输出的结果和预期不符，不知道是数据处理函数出了问题，还是计算函数出了异常；用断点调试，逐行运行代码，查看每个函数的返回值、变量的变化过程，就能快速定位到出问题的函数和代码行，高效解决bug。

极简操作步骤（有基础可直接上手，差异化表述）：

1. 打开常用的Python编辑器（PyCharm、VS Code都可以），打开要调试的代码；

2. 在怀疑有bug的代码行左侧，点击一下出现红色圆点（断点），可设置多个断点；

3. 点击编辑器顶部的“调试”按钮（通常是虫子图标），代码会运行到第一个断点处暂停；

4. 按F8逐行运行代码，右侧变量面板会实时显示所有变量的当前值；

5. 找到bug所在后，停止调试、修复bug，取消断点后正常运行即可。

排比提醒：断点调试能逐行运行，掌控每一步执行流程；能实时查看变量，捕捉异常变化；能快速定位复杂bug，不用反复测试；简单几步，就能搞定复杂代码的调试难题！

最后再跟大家说一句：Python编程，学会异常处理和调试，比单纯会写代码更重要——bug是编程路上的常态，与其被bug折磨，不如掌握正确的技巧，快速解决bug、减少bug。

try-except异常捕获，让你的代码更抗造、不崩溃；日志调试，让调试更规范、更高效；断点调试，让复杂bug无处藏身。这3个技巧，贴合实际编程场景，有基础的学习者跟着练，就能快速掌握，提升代码健壮性，少走弯路、高效编程。

后续还会分享更多Python实用技巧，拆解更多编程痛点，帮大家稳步进阶，记得关注，下次学习不迷路！