Python面向对象调试需先识别问题对象、方法调用及状态变更行；验证真实类型用type()和isinstance()，查看继承链用__mro__；通过__setattr__钩子追踪属性动态变化；断点应设在方法内部首行并配合条件判断。
Python面向对象调试的关键，在于快速识别问题发生在哪个对象、哪次方法调用、哪行实例状态变更上。别一上来就print满天飞，先理清对象生命周期和属性流向。
确认对象真实类型与继承链
遇到“方法不存在”或“行为异常”，常因实际类型和预期不符（比如传入子类却按父类逻辑处理）。用type(obj)和isinstance(obj, TargetClass)验证，比看变量名更可靠。顺手打印obj.__class__.__mro__，能立刻看到完整的继承顺序，尤其当重写方法没生效时，一眼看出是哪个父类的方法被调用了。
追踪实例属性的动态变化
属性值莫名变None或错误类型？在关键类中临时加一个__setattr__钩子（仅调试用）：
- 检查赋值键名是否拼错（如self.user_name写成self.username）
- 记录谁在什么时候给哪个属性赋了什么值（配合traceback.extract_stack()[-2]定位调用位置）
- 发现意外覆盖（比如初始化后又被其他方法清空）
断点别只打在方法定义处
IDE断点打在def method(self, ...):那行，容易漏掉问题——真正出错的可能是某次特定参数触发的分支。推荐做法：
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- 在方法内部首行设条件断点：if not hasattr(self, 'data') 或 if len(args)
- 对关键实例属性右键“Add Watch”，观察其值随步进如何变化
- 在__init__末尾加断点，确认初始状态符合预期，避免“带病运行”
模拟调用链，隔离测试单个对象行为
当问题出现在多对象协作中（如A调B，B调C），直接跑完整流程难定位。可手动构造最小依赖：
- 把待测对象所需依赖（如数据库连接、配置对象）替换成unittest.mock.Mock()或极简桩类
- 用obj.method_name()直接调用，绕过外部触发逻辑
- 对比“纯对象调用结果”和“集成环境结果”，差异点就是协作引入的问题
不复杂但容易忽略。
