Python代码调试方法

时间:2023-02-16 15:19:39

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对于每个程序开发者来说,调试几乎是必备技能。常用Pycharm编辑器里的方法有Print大法、log大法,但缺少类似Matlab的变量区,给代码调试带来不便,特别是在有函数的情况下,变量无法实时查看。


1、Python Console

在Pycharm编辑器里面有个Python Console,可以查看变量变化,但对于函数变量难调试。

Python代码调试方法



2、PySnooper

安利一款非常好用的调试工具,它能在一些场景下,大幅度提高调试的效率, 那就是 PySnooper

2.1、快速安装

执行下面这些命令进行安装 PySnooper

pip install pysnooper

2.2、简单案例

下面这段代码,定义了一个 test 的函数,在里面生成一个 person 的字典变量,然后去更新它,最后返回。

import pysnooper




@pysnooper.snoop()
def test():
person = {}
person["name"] = "domi"
person["age"] = 28
person["gender"] = "male"
return person




def main():
author = test()




main()

输出结果

21:25:21.875841 call         5 def test():
21:25:21.875841 line 6 person = {}
New var:....... person = {}
21:25:21.875841 line 7 person["name"] = "domi"
Modified var:.. person = {'name': 'domi'}
21:25:21.876840 line 8 person["age"] = 28
Modified var:.. person = {'name': 'domi', 'age': 28}
21:25:21.876840 line 9 person["gender"] = "male"
Modified var:.. person = {'name': 'domi', 'age': 28, 'gender': 'male'}
21:25:21.876840 line 10 return person
21:25:21.876840 return 10 return person
Return value:.. {'name': 'domi', 'age': 28, 'gender': 'male'}
Elapsed time: 00:00:00.000999

PySnooper 把函数运行的过程全部记录了下来,包括:

  • 代码的片段、行号等信息,以及每一行代码是何时调用的?
  • 函数内局部变量的值如何变化的?何时新增了变量,何时修改了变量。
  • 函数的返回值是什么?
  • 运行函数消耗了多少时间?


2.3、重定向到日志文件

@pysnooper.snoop() 不加任何参数时,会默认将调试的信息输出到标准输出。对于单次调试就能解决的 BUG ,这样没有什么问题,但是有一些 BUG 只有在特定的场景下才会出现,需要你把程序放在后面跑个一段时间才能复现。这种情况下,你可以将调试信息重定向输出到某一日志文件中,方便追溯排查。

@pysnooper.snoop(output='./debug.log')
def test():

2.4、跟踪非局部变量值

PySnooper 是以函数为单位进行调试的,它默认只会跟踪函数体内的局部变量,若想跟踪全局变量,可以给 pysnooper.snoop() 加上 watch 参数

out = {"foo": "bar"}
@pysnooper.snoop(watch=('out["foo"]'))
def test():
person = {}
person["name"] = "domi"
person["age"] = 28
person["gender"] = "male"
out["foo"] += 'test'
return person

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2.5、设置跟踪函数的深度

当你使用 PySnooper 调试某个函数时,若该函数中还调用了其他函数,PySnooper 是不会傻傻的跟踪进去的。如果你想继续跟踪该函数中调用的其他函数,可以通过指定 depth 参数来设置跟踪深度(不指定的话默认为 1)。

@pysnooper.snoop()
def test():
person = {}
person["name"] = "domi"
person["age"] = 28
person["gender"] = "male"
c = test1()
return person




def test1():
a = 1
b = 2
return a + b

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@pysnooper.snoop(depth=2)

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2.6、设置调试日志的前缀

当你在使用 PySnooper 跟踪多个函数时,调试的日志会显得杂乱无章,不方便查看。在这种情况下,PySnooper 提供了一个参数,方便你为不同的函数设置不同的标志,方便你在查看日志时进行区分。

@pysnooper.snoop(output="./debug.log", prefix="test: ")
def test():
person = {}
person["name"] = "domi"
person["age"] = 28
person["gender"] = "male"
c = test1()
return person




@pysnooper.snoop(output="./debug.log", prefix="test1: ")
def test1():
a = 1
b = 2
return a + b

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2.7、支持多线程调试模式

PySnooper 同样支持多线程的调试,通过设置参数 thread_info=True,它就会在日志中打印出是在哪个线程对变量进行的修改。

@pysnooper.snoop(thread_info=True)

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