pycharm+ipython(現在叫jupyter notebook了) 能完美解決這個問題。功能甚至比matlab更強大。

作為曾經的matlab重度使用者，轉到Python之後一直不適應，斷點什麼的實在是太麻煩了。。。matlab的workspace記住所有中間變數，一旦出錯隨時呼叫中間變數檢視debug方便的多。

pycharm也能有同樣的功能，先安裝玩pycharm，然後安裝jupyter notebook。 這時候pycharm裡面的python console自動就會被替換成ipython 的console。

執行python 程式時，不要用選單欄裡的run，在當前的console 下面敲入

run 你的python 檔名

執行debug的小指令碼，比如視覺化幾個變數之類的小指令碼時可以用

run -i 你的python 檔名

-i的意思是 原始檔就在當前IPython的名字空間下執行而不是在一個新的名字空間中 ， 也就是和MATLAB一樣當成指令碼執行。 這時就能直接呼叫workspace裡面的變量了。

結果如圖：

右邊欄就是全部的變數，和MATLAB的workspace類似。對面向物件的支援比matlab還好。

MATLAB裡面的ans 和 Python console 裡的 _ 對應。

上下箭頭同樣是檢視歷史命令。

另外，console也支援自動補全。同時因為變數的型別已經知道，自動補全的結果比在editor裡面寫程式碼時要準確得多。

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2017年10月29號更新：

補充幾個pycharm自己常用的看變數思路。

設定斷點之後debug執行，程式執行到斷點掛起，這時選擇console視窗旁邊的show python prompt可以直接在ipython裡面看變數，執行指令碼，什麼的

2. 斷點可以設條件，這樣就不用辛苦的在程式碼裡面加判斷語句了

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2018年7月17號更新：

3. 旁邊的Debugger那裡可以設定變數檢視那個名稱空間中的變數：

此時再在右側的console那裡點python prompt， 可以訪問到的變數也會跟著變。

比如上圖狀態下的toaru_val 的值是：

切換 當前名稱空間到<module>，demonstration.py 這裡：

之後toaru_val 的值就變成demonstration.py 這個module裡面的值了：

對於特別多層函式和類反覆巢狀的複雜程式碼，這樣的debug方式有奇效。