在代码中使用__debug__：

if __debug__:
    print 'Debug ON'
else:
    print 'Debug OFF'

使用上面的代码创建一个脚本abc.py，然后
1.以python -O abc.py执行
1.以python abc.py执行
观察差异。

Mohammad's answer是正确的方法：请使用if __debug__。
事实上，如果表达式是一个静态常量（例如True、False、None、__debug__、0和0.0），Python会完全删除if语句，使if __debug__成为一个编译时指令，而不是运行时检查：

>>> def test():
...     if __debug__:
...         return 'debug'
...     return 'not debug'
...
>>> import dis
>>> dis.dis(test)
  3           0 LOAD_CONST               1 ('debug')
              2 RETURN_VALUE

-O选项在命令行选项的python文档中有详细解释，对于assert语句也有类似的优化。
因此，不要使用外部预处理器-为此，您已经内置了一个预处理器！

你要找的是一个python的预处理器。通常你有三个选择：
1.编写一个自制脚本/程序，在将结果传递给解释器之前，根据特定模板替换部分源代码（可能比较困难）
1.使用特殊用途的python预处理器，如pppp - Poor's Python Pre-Processor
1.使用GPP之类的通用预处理器
我建议先试试pppp;）
与设置DEBUG标志并运行代码if (DEBUG == True)相比，预处理器的主要优点是条件检查也会占用CPU周期，因此最好删除不需要运行的代码（如果python解释器无论如何都不这样做的话），而不是跳过它。

如果你在Python中寻找Assert，assert是一个实际有效的Python语句。http://docs.python.org/2/reference/simple_stmts.html#assert

检查sys.gettrace（）的结果是否为None。这意味着没有调试器

import sys
if sys.gettrace():
    print("debug mode!")
else:
   print("debug mode is off!")

我使用另一种方法--将测试模块作为单机/直接运行：

import ...

DEBUG = False

....

def main():
    pass

if __name__ == '__main__':
    DEBUG = True
    main()

它提供了灵活性，可以在独立调试为True时，作为项目内的模块运行调试为False。例如，这适用于从本地文件或从请求加载数据：

def load_csv():
    fn = get_csv_filename()  # will return path depending DEBUG
    if DEBUG:
        if not exists(fn):
            store_df(request_bond_list(), fn)
        return pd.read_csv(fn)
    return request_bond_list()

它也帮助我控制一个依赖于DEBUG模式的路径。正如你所知道的，当模块放在一个主代码的不同目录中时，路径将是“module”目录，以防我们作为独立的模块运行（用于测试），但当我们从“main”中的这个模块实现方法时，路径将设置为你项目的根目录。所以你可以使用DEBUG来调整不同情况下的路径
(or您可以直接在“if name == 'main'：“中更改”路径“）