Python代码调试方法

秒速五厘米 2022-12-23 11:21 183阅读 0赞

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。

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**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。

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**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"] = 28Modified 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 person21:25:21.876840 return      10     return personReturn 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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