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python中debug有什么用途_史上最方便的Python Debug工具

發(fā)布時間:2023/12/3 python 44 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 python中debug有什么用途_史上最方便的Python Debug工具 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

最近在github上冒出了一個python的debug神器PySnooper,號稱在debug時可以消滅print。那么該工具有哪些優(yōu)點呢,如何使用該工具呢。本文就介紹該工具的優(yōu)缺點和使用方式。

前言

使用python開發(fā)過程中,總是避免不了debug。傳統(tǒng)的debug過程大致分為兩種:

a)斷點+單步調(diào)試。

斷點+單步調(diào)試估計是用的最多的了,對于較大型項目來說,其流程大致為:先在關鍵的代碼位置加上print語句,通過分析print的值將范圍縮小,這個過程可能需要重復多次,使用print的方法,一般可以將范圍縮小到一個比較完整的功能模塊中;然后在可能出現(xiàn)bug的模塊中的關鍵部分打上斷點,進入到斷點后使用單步調(diào)試,查看各變量的值是否正確,最后根據(jù)錯誤的變量值定位到具體的代碼行,最后進行修改。

b) pdb調(diào)試。

pdb是python自帶的一個包,為 python 程序提供了一種交互的源代碼調(diào)試功能,主要特性包括設置斷點、單步調(diào)試、進入函數(shù)調(diào)試、查看當前代碼、查看棧片段、動態(tài)改變變量的值等。pdb的調(diào)試流程和1)基本差不多,其具體的使用方法大家可以網(wǎng)上搜一下。

傳統(tǒng)的debug的方法的缺點包括:

a)需要在代碼中添加print語句,這就改變了原有的代碼;

b)在斷點調(diào)試和單步調(diào)試過程中,需要保持持續(xù)的專注,一旦跳過了關鍵點就要從頭開始。

最近在github上冒出了一個debug工具,可以解決傳統(tǒng)debug過程中的缺點。下面一塊來看看這個工具的使用和神奇之處。

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1. PySnooper是什么

image

該工具使用采用裝飾器的形式,將函數(shù)的運行過程以日志的形式打印到文件中,其記錄了運行了哪些代碼行,運行的時間及運行到當前代碼時各變量的值。根據(jù)變量的變化就可以定位問題了。親自試用該工具后,其優(yōu)點可總結為以下幾點:

1、無需為了查看變量的值,使用print打印變量的值,從而修改了原有的代碼。

2、接口的運行過程以日志的形式保存,方便隨時查看。

3、可以根據(jù)需要,設置函數(shù)調(diào)用的函數(shù)的層數(shù),方便將注意力集中在需要重點關注的代碼段。

4、多個函數(shù)的日志,可以設置日志前綴表示進行標識,方便查看時過濾。

該工具有這么多優(yōu)點,那么如何使用呢,下面結合demo來介紹該工具的使用。

2. 使用方式介紹

2.1 工具安裝

pip install pysnooper

2.2官方demo介紹

官方demo代碼:

import pysnooper

@pysnooper.snoop()

def number_to_bits(number):

if number:

bits = []

while number:

number, remainder = divmod(number, 2)

bits.insert(0, remainder)

return bits

else:

return [0]

number_to_bits(6)

控制臺輸出:

image

控制臺的輸出如上圖,從圖中可以看到,從進入到函數(shù)開始,會記錄每一行代碼的執(zhí)行及記錄新增局部變量或已有局部變量的變化,直到函數(shù)結束。以裝飾器的形式使用該工具后,會將函數(shù)運行的中間結果打印出來,這樣方便后續(xù)的bug定位和分析。

2.3 參數(shù)介紹

以裝飾器的形式使用該工具,其包含了四個參數(shù),參數(shù)包括output, variables, depth, prefix,如下圖。

image

1、output參數(shù)。該參數(shù)指定函數(shù)運行過程中產(chǎn)生的中間結果的保存位置,若該值為空,則將中間結果輸出到控制臺。

2、variables參數(shù)。該參數(shù)是vector類型, 因為在默認情況下,裝飾器只跟蹤局部變量,要跟蹤非局部變量,則可以通過該字段來指定。默認值為空vector。

3、depth參數(shù)。該參數(shù)表示需要追蹤的函數(shù)調(diào)用的深度。在很多時候,我們在函數(shù)中會調(diào)用其他函數(shù),通過該參數(shù)就可以指定跟蹤調(diào)用函數(shù)的深度。默認值為1。

4、prefix參數(shù)。該參數(shù)用于指定該函數(shù)接口的中間結果前綴。當多個函數(shù)都使用的該裝飾器后,會將這些函數(shù)調(diào)用的中間結果保存到一個文件中,此時就可以通過前綴過濾不同函數(shù)調(diào)用的中間結果。默認值為空字符串。

3. 工具應用

要使用該工具只需要理解該裝飾器(snoop)的參數(shù)的含義,下面結合幾個demo介紹參數(shù)的使用及對結果的影響。

3.1 output 參數(shù)使用

若使用默認參數(shù),則將中間結果輸出到控制臺,若填寫該參數(shù),則將中間結果寫入到該參數(shù)指定的目錄下,如運行以下代碼,其中間結果會保存在裝飾器snoop中設置日志保存的路徑中,注意這里不會自動創(chuàng)建目錄,所以需要事先創(chuàng)建目錄,如測試代碼中填寫路徑后需要創(chuàng)建log目錄。

測試代碼:

import pysnooper

def add(num1, num2):

return num1 + num2

@pysnooper.snoop("./log/debug.log", prefix="--*--")

def multiplication(num1, num2):

sum_value = 0

for i in range(0, num1):

sum_value = add(sum_value, num2)

return sum_value

value = multiplication(3, 4)

運行該代碼后,在./log/debug.log的內(nèi)容如下:

image

從運行代碼的中間結果中可以看出,文件中記錄了各行代碼的執(zhí)行過程及局部變量的變化。在debug時,通過分析該文件,就可以跟蹤每一步的執(zhí)行過程及局部變量的變化,這樣就能快速的定位問題所在;由于運行的中間結果保存在文件中,方便隨時分析其運行的中間結果,也便于共享。

3.2 variables參數(shù)使用

在默認參數(shù)的情況下,使用該工具只能查看局變量的變化過程,當需要查看局部變量以外變量時,則可以通過variables參數(shù)進行設置,比如下方代碼,在Foo類型,需要查看類實例的變量self.num1, self.num2, self.sum_value,則可以看將該變量設置當參數(shù)傳入snoop的裝飾器中。

測試代碼:

import pysnooper

class Foo(object):

def __init__(self):

self.num1 = 0

self.num2 = 0

self.sum_value = 0

def add(self, num1, num2):

return num1 + num2

@pysnooper.snoop(output="./log/debug.log", variables=("self.num1", "self.num2", "self.sum_value"))

def multiplication(self, num1, num2):

self.num1 = num1

self.num2 = num2

sum_value = 0

for i in range(0, num1):

sum_value = self.add(sum_value, num2)

self.sum_value = sum_value

return sum_value

foo = Foo()

foo.multiplication(3, 4)

為了體現(xiàn)該參數(shù)的作用,這里分別使用默認參數(shù)和上述參數(shù)(代碼中設置的參數(shù))運行代碼,得到的結果如下:

image

使用默認參數(shù)的結果

image

使用代碼中參數(shù)的結果

從兩個中間結果中可以看出,若變量不是局部變量,哪怕在函數(shù)中使用了該變量,如果不顯示設置打印該變量的中間結果,則不會將該變量的中間結果打印到文件中。

3.3 depth參數(shù)使用

該參數(shù)用來指定記錄函數(shù)調(diào)用層數(shù)的結果,默認值為1,若要查看多層函數(shù)調(diào)用的中間結果,則可將該參數(shù)設置為>=2。

測試代碼:

import pysnooper

def add(num1, num2):

return num1 + num2

@pysnooper.snoop("./log/debug.log", depth=2)

def multiplication(num1, num2):

sum_value = 0

for i in range(0, num1):

sum_value = add(sum_value, num2)

return sum_value

value = multiplication(3, 4)

為了對比,將depth的值分別設置為1和2,其結果如下:

image

depth=1的結果

image

depth=2的結果

從上述結果中可以看出,若要查看更深層次函數(shù)調(diào)用的情況,則可以通過設置depth值進行查看。這樣方便用戶有選擇性的查看函數(shù)的調(diào)用情況。

3.4 prefix參數(shù)使用

該參數(shù)主要用于設置中間結果的前綴,這樣就可以區(qū)分不同的函數(shù)調(diào)用的中間結果,默認參數(shù)為""。

測試代碼:

import pysnooper

def add(num1, num2):

return num1 + num2

@pysnooper.snoop("./log/debug.log", prefix="--*--")

def multiplication(num1, num2):

sum_value = 0

for i in range(0, num1):

sum_value = add(sum_value, num2)

return sum_value

value = multiplication(3, 4)

運行代碼后的中間結果如下:

image

從結果中可以看到,中間結果的每一行都包含了prefix設置的前綴,這樣便于區(qū)分不同的函數(shù)調(diào)用的中間結果。

上述的介紹為了將注意力集中到具體的參數(shù),采取設置單一參數(shù)的形式進行介紹(output+其他單個參數(shù))。在實際使用時,可以同時設置多個參數(shù)。使用PySnooper工具來記錄函數(shù)運行的中間結果,比起傳統(tǒng)的使用斷點+單步調(diào)試,pdb等調(diào)試方法,PySnooper工具有著巨大的優(yōu)勢。

4. 該工具的不足之處

雖然使用debug在使用PySnooper很方便,但還是存在一些問題(以4月26號拉取代碼為依據(jù)),比如:

1、無法很好的支持遞歸調(diào)用。

2、調(diào)用每個函數(shù)的中間結果只能保存在一個文件中,如果需要區(qū)分不同文件的結果,需要使用prefix來進行前綴標識。

3、對于跨文件函數(shù)調(diào)用,不支持記錄調(diào)用函數(shù)所在的文件名。

當然PySnooper是最近在github上火起來的項目,還不夠完善是正常的,相信這些不足之處后續(xù)也會得到完善,期待一個更好的PySnooper。

5. 總結

本文介紹PpySnooper的工具,先介紹了該工具是什么,相比傳統(tǒng)debug方法的優(yōu)勢,然后介紹了該工具的參數(shù)及說明該參數(shù)作用的demo。最后介紹了該工具的不足之處。

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯,堅持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python中debug有什么用途_史上最方便的Python Debug工具的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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