一、前言
如果想要開發 200 行程式碼以上，並包含 def 或 class 架構的 Python 程式，breakpoint 和 pdb 絕對是個不可或缺的利器！透過它們，可以讓我們在最短時間抓到並修正 bug。
可能程式初學者還不會意識到這件事的重要性。為什麼呢？狀況是這樣的：
坊間大多課程是以 jupyter notebook 這個 IDE 來讓初學者快速上手 Python。當一般初學者使用 jupyter notebook 做程式練習時，由於程式會把每次分段執行過的變數和值都存在記憶體中，因此初學者往往能輕易地把變數列印出來，觀察是否正確執行。這對於初學者來說，確實能加速熟悉 Python 語法。
然而這樣的開發方式是相當不利於維護和擴展的。想想看，當我們跟著老師的程式範例檔案練習，程式碼上百行之後，每次上下滑、好不容易找到變數名稱，再列印出來找 bug。好不容易將 bug 修正，要從 jupyter notebook 的 .ipynb 檔案轉成方便未來執行的 .py 檔，又發現額外的 bug。這過程是不是很崩潰？
再想想另一個情境：我們在學會用 def 寫程式之後，假設是選股模型的程式，讀取資料寫一個 def、計算邏輯又是一個 def、視覺化輸出結果再來一個 def 等。程式架構慢慢變得複雜了，但在執行的過程出現 bug，推測是藏在讀取資料 def 中，偏偏 def 內的變數是區域變數（local variable），離開了這個 def 就六親不認，直接失效了。難道我們要用 print 來把 for 迴圈內一大堆不需要檢查的資料也印出來嗎？如果我們也想要檢查在那當下的其他變數的值，難道又要重新執行 .py 檔、另外印出來？
其實，善用 breakpoint 的話，就可以讓開發者用更簡單明瞭的方式完成偵錯的過程！
二、Breakpoint 與 pdb 的功能
在想要設定成檢查中斷點的地方，插入一行 pdb 或 breakpoint，當程式運行到此處就會暫停，並提供幾個輸入操作指令方便檢查，效果等同於 Excel VBA 設定中斷點，但更為彈性且直覺。
其實兩者的功能相同，只是 breakpoint 是在 Python 3.7 之後才新增的內建函數。所以，這裡建議使用 Python 3.7 之後版本的讀者直接使用 breakpoint 即可，不須再多 import 套件。
如下方程式碼，pdb 的用法是把 pdb.set_trace() 放在中斷點的位置。
# Python 3.7 以前:
import pdb
pdb.set_trace()
# Python 3.7 之後:
breakpoint()三、breakpoint 實際操作範例
我們先用一個簡單的範例做說明，再接著使用 def 那篇文章的範例，講解一個常見的解 bug 流程。對函數 def 不熟的讀者，可以先閱讀這篇文章：函式 def 把重複的動作包裝起來！
1. 範例一：遞迴函數計算費波納契數列
費波納契數列俗稱兔子數列，數列裡每一個值為前兩個值相加 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, …。
下方是個有 bug 的程式碼：
def calculate_fibonacci(length: int = 0):
if length in [0, 1]:
return 1
return calculate_fibonacci(length – 2) + calculate_fibonacci(length – 1)
fib_list = [calculate_fibonacci(i) for i in range(5)]直接執行，我們把 fib_list 列印出來結果如下：
[1, 1, 2, 3, 5]很明顯，最前面少了一個「0」。在費波納契數列的定義裡，第 0 項為 0，第 1 項開始才是 1。這時候，我們應該把中斷點 breakpoint 設在哪裡呢？每個人的做法或許會有些差異，不過這裡筆者會放在 if 之前，如此能確保每一次遞迴呼叫 def 的時候，都能經過 breakpoint 停下來。因此，加入中斷點設計的程式碼如下：
def calculate_fibonacci(length: int = 0):
breakpoint()
if length in [0, 1]:
return 1
return calculate_fibonacci(length – 2) + calculate_fibonacci(length – 1)
fib_list = [calculate_fibonacci(i) for i in range(5)]執行這段程式碼，我們會發現程式出現一個「(Pdb)」並且停下來了！
這時候我們可以輸入 p length 把變數 length 印出來，檢查現在 length 是多少。我們在印出來之前，可以預期到這個 length 的值必然為 0，因為我們第一次呼叫 calculate_fibonacci 函數是從 range(5) 之中取出第一個值「0」作為傳入參數傳入的。印出來之後，確實 length 就是 0。但我們接著往下一行瞄一眼，就能看到 bug 了！當 length 為 0 的時候，這個函數應該回傳 0 而非 1。
真相大白！這裡我們就能把函數修正成：
def calculate_fibonacci(length: int = 0):
if length in [0, 1]:
return length
return calculate_fibonacci(length – 2) + calculate_fibonacci(length – 1)
fib_list = [calculate_fibonacci(i) for i in range(5)]執行後，fib_list 確實就如預期一樣，答案是 [0, 1, 1, 2, 3]。
上面這個例子相對單純，在遞迴的第一個中斷點就找到 bug。就算是不用 breakpoint，在剛才 breakpoint 的位置改成 print(length)，思考一下也許還能抓出問題。那如果是下面這個呢？
2. 範例二：讀取價量資料的 def
下方程式碼是函數 def 文章中範例，用來讀取本地端的股票價量資料 csv。
import pandas as pd
from datetime import datetime
def get_price(
symbol_list: list = [],
start_date: datetime = datetime(1970,1,1),
end_date: datetime = datetime(1970,1,1)
):
price = {}
for symbol in symbol_list:
path = f“./price/{symbol}.csv”
data = pd.read_csv(path, index_col=”time”, parse_dates=True)
price[symbol] = data.loc[start_date, end_date]
return price現在的情境是：我在透過 get_price 讀取資料的時候沒問題，但是把資料餵到其他函數計算技術指標的時候，出現 bug 了！於是我想要回到 get_price 函數裡，新增處理價格資料出現空值 NaN 的部分。
聰明的讀者習慣怎麼做呢？如果是個對 Python 資料處理相當熟練的讀者，應該是不需要 breakpoint 就能精準快速地搞定。
但如果對於要用哪個套件的函數進行處理，還不是那麼肯定的讀者，這裡建議可以在把資料讀取進來後，也就是 data 開頭的那行之後，加入 breakpoint。你可以在 Pdb 環境下玩個夠，把 data 整理成你要的格式後，再塞進去 price 這個字典裡。
四、breakpoint 的小技巧
前面講了常見的用法，這裡補充兩個小技巧：
1. 在檢查複雜運算過程的中斷點，我們往往會在 pdb 的環境下輸入 c 或是 n 來讓程式依照指定的方式往前執行一些些。
| Pdb 指令 | 功能說明 |
| n | 向前執行一行程式碼即停下 |
| c | 向前執行直到下一個中斷點才停下 |
| p | 印出指定變數的值。例如p length 為印出 length 值 |
| q | 離開 pdb |
2. 如果是要在指定的條件下才進入中斷點，用一個 if 條件式先做判斷，判斷條件成立了才做中斷檢查。
以上是個非常常見的小技巧，提供給各位讀者參考！
