本文系统回答了在Python中添加断点的正确方法：通过breakpoint()与pdb.set_trace()在代码中直接设置断点，并在VS Code或PyCharm中以图形化方式添加与管理条件断点；结合debugpy可进行远程调试，覆盖异步、线程、容器等复杂场景。文章强调断点要与日志、测试和协作平台联动形成闭环，并给出工具选择与安全合规建议，帮助团队把断点从临时手段升级为工程化能力。===

调试 Python 扩展程序的关键在于工程化流程：先以带符号的 Debug/RelWithDebInfo 配置构建扩展，结合 GDB/LLDB/Visual Studio 实施混合断点与回溯分析，再用 faulthandler 与 tracemalloc提升 Python 层可观测性，并通过 AddressSanitizer/UBSan/Valgrind 精确定位内存与未定义行为。在多线程与 GIL 场景中重视死锁与引用计数问题，同时启用核心转储、远程与容器调试以覆盖生产环境。将符号发布、崩溃符号化与最小复现用例纳入 CI/CD，并以项目协作系统串联缺陷与流水线，可显著缩短定位与修复闭环。

本文系统回答了Python如何断点：在本地与远程环境中可通过breakpoint()与标准库pdb设置无条件、条件与函数断点；在VS Code与PyCharm中可直观管理异常断点与日志断点并支持attach到容器或云端进程；在高频路径使用条件或日志断点以降低停顿成本，并把断点策略与单元测试、结构化日志和协作流程结合，利用如PingCode的研发流程管理能力记录调试证据与合规信息；同时关注路径映射、一致性配置与安全控制，避免生产环境意外停顿；面向未来，可关注智能推荐断点与时间旅行调试，进一步提升跨服务定位效率与稳定性。