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這篇文章主要介紹“Python編程為什么不使用print調(diào)試代碼了”,在日常操作中,相信很多人在Python編程為什么不使用print調(diào)試代碼了問(wèn)題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法,希望對(duì)大家解答”Python編程為什么不使用print調(diào)試代碼了”的疑惑有所幫助!接下來(lái),請(qǐng)跟著小編一起來(lái)學(xué)習(xí)吧!
執(zhí)行下面這些命令進(jìn)行安裝 PySnooper
$ python3 -m pip install pysnooper # 或者 $ conda install -c conda-forge pysnooper # 或者 $ yay -S python-pysnooper
下面這段代碼,定義了一個(gè) demo_func 的函數(shù),在里面生成一個(gè) profile 的字典變量,然后去更新它,最后返回。
代碼本身沒(méi)有什么實(shí)際意義,但是用來(lái)演示 PySnooper 已經(jīng)足夠。
import pysnooper @pysnooper.snoop() def demo_func(): profile = {} profile["name"] = "寫代碼的明哥" profile["age"] = 27 profile["gender"] = "male" return profile def main(): profile = demo_func() main()
現(xiàn)在我使用終端命令行的方式來(lái)運(yùn)行它
[root@iswbm ~]# python3 demo.py Source path:... demo.py 17:52:49.624943 call 4 def demo_func(): 17:52:49.625124 line 5 profile = {} New var:....... profile = {} 17:52:49.625156 line 6 profile["name"] = "寫代碼的明哥" Modified var:.. profile = {'name': '寫代碼的明哥'} 17:52:49.625207 line 7 profile["age"] = 27 Modified var:.. profile = {'name': '寫代碼的明哥', 'age': 27} 17:52:49.625254 line 8 profile["gender"] = "male" Modified var:.. profile = {'name': '寫代碼的明哥', 'age': 27, 'gender': 'male'} 17:52:49.625306 line 10 return profile 17:52:49.625344 return 10 return profile Return value:.. {'name': '寫代碼的明哥', 'age': 27, 'gender': 'male'} Elapsed time: 00:00:00.000486
可以看到 PySnooper 把函數(shù)運(yùn)行的過(guò)程全部記錄了下來(lái),包括:
代碼的片段、行號(hào)等信息,以及每一行代碼是何時(shí)調(diào)用的?
函數(shù)內(nèi)局部變量的值如何變化的?何時(shí)新增了變量,何時(shí)修改了變量。
函數(shù)的返回值是什么?
運(yùn)行函數(shù)消耗了多少時(shí)間?
而作為開發(fā)者,要得到這些如此詳細(xì)的調(diào)試信息,你需要做的非常簡(jiǎn)單,只要給你想要調(diào)試的函數(shù)上帶上一頂帽子(裝飾器) – @pysnooper.snoop()
即可。
@pysnooper.snoop()
不加任何參數(shù)時(shí),會(huì)默認(rèn)將調(diào)試的信息輸出到標(biāo)準(zhǔn)輸出。
對(duì)于單次調(diào)試就能解決的 BUG ,這樣沒(méi)有什么問(wèn)題,但是有一些 BUG 只有在特定的場(chǎng)景下才會(huì)出現(xiàn),需要你把程序放在后面跑個(gè)一段時(shí)間才能復(fù)現(xiàn)。
這種情況下,你可以將調(diào)試信息重定向輸出到某一日志文件中,方便追溯排查。
@pysnooper.snoop(output='/var/log/debug.log') def demo_func(): ...
PySnooper 是以函數(shù)為單位進(jìn)行調(diào)試的,它默認(rèn)只會(huì)跟蹤函數(shù)體內(nèi)的局部變量,若想跟蹤全局變量,可以給 @pysnooper.snoop()
加上 watch
參數(shù)
out = {"foo": "bar"} @pysnooper.snoop(watch=('out["foo"]')) def demo_func(): ...
如此一來(lái),PySnooper 會(huì)在 out["foo"]
值有變化時(shí),也將其打印出來(lái)
watch 參數(shù),接收一個(gè)可迭代對(duì)象(可以是list 或者 tuple),里面的元素為字符串表達(dá)式,什么意思呢?看下面例子就知道了
@pysnooper.snoop(watch=('out["foo"]', 'foo.bar', 'self.foo["bar"]')) def demo_func(): ...
和 watch
相對(duì)的,pysnooper.snoop()
還可以接收一個(gè)函數(shù) watch_explode
,表示除了這幾個(gè)參數(shù)外的其他所有全局變量都監(jiān)控。
@pysnooper.snoop(watch_explode=('foo', 'bar')) def demo_func(): ...
當(dāng)你使用 PySnooper 調(diào)試某個(gè)函數(shù)時(shí),若該函數(shù)中還調(diào)用了其他函數(shù),PySnooper 是不會(huì)傻傻的跟蹤進(jìn)去的。
如果你想繼續(xù)跟蹤該函數(shù)中調(diào)用的其他函數(shù),可以通過(guò)指定 depth
參數(shù)來(lái)設(shè)置跟蹤深度(不指定的話默認(rèn)為 1)。
@pysnooper.snoop(depth=2) def demo_func(): ...
當(dāng)你在使用 PySnooper 跟蹤多個(gè)函數(shù)時(shí),調(diào)試的日志會(huì)顯得雜亂無(wú)章,不方便查看。
在這種情況下,PySnooper 提供了一個(gè)參數(shù),方便你為不同的函數(shù)設(shè)置不同的標(biāo)志,方便你在查看日志時(shí)進(jìn)行區(qū)分。
@pysnooper.snoop(output="/var/log/debug.log", prefix="demo_func: ") def demo_func(): ...
效果如下
默認(rèn)情況下,PySnooper 輸出的變量和異常信息,如果超過(guò) 100 個(gè)字符,被會(huì)截?cái)酁?100 個(gè)字符。
當(dāng)然你也可以通過(guò)指定參數(shù) 進(jìn)行修改
@pysnooper.snoop(max_variable_length=200) def demo_func(): ...
您也可以使用max_variable_length=None它從不截?cái)嗨鼈儭?/p>
@pysnooper.snoop(max_variable_length=None) def demo_func(): ...
PySnooper 同樣支持多線程的調(diào)試,通過(guò)設(shè)置參數(shù) thread_info=True
,它就會(huì)在日志中打印出是在哪個(gè)線程對(duì)變量進(jìn)行的修改。
@pysnooper.snoop(thread_info=True) def demo_func(): ...
效果如下
pysnooper.snoop()
函數(shù)有一個(gè)參數(shù)是 custom_repr
,它接收一個(gè)元組對(duì)象。
在這個(gè)元組里,你可以指定特定類型的對(duì)象以特定格式進(jìn)行輸出。
這邊我舉個(gè)例子。
假如我要跟蹤 person 這個(gè) Person 類型的對(duì)象,由于它不是常規(guī)的 Python 基礎(chǔ)類型,PySnooper 是無(wú)法正常輸出它的信息的。
因此我在 pysnooper.snoop()
函數(shù)中設(shè)置了 custom_repr
參數(shù),該參數(shù)的第一個(gè)元素為 Person,第二個(gè)元素為 print_persion_obj
函數(shù)。
PySnooper 在打印對(duì)象的調(diào)試信息時(shí),會(huì)逐個(gè)判斷它是否是 Person 類型的對(duì)象,若是,就將該對(duì)象傳入 print_persion_obj
函數(shù)中,由該函數(shù)來(lái)決定如何顯示這個(gè)對(duì)象的信息。
class Person:pass def print_person_obj(obj): return f"<Person {obj.name} {obj.age} {obj.gender}>" @pysnooper.snoop(custom_repr=(Person, print_person_obj)) def demo_func(): ...
完整的代碼如下
import pysnooper class Person:pass def print_person_obj(obj): return f"<Person {obj.name} {obj.age} {obj.gender}>" @pysnooper.snoop(custom_repr=(Person, print_person_obj)) def demo_func(): person = Person() person.name = "寫代碼的明哥" person.age = 27 person.gender = "male" return person def main(): profile = demo_func() main()
運(yùn)行一下,觀察一下效果。
如果你要自定義格式輸出的有很多個(gè)類型,那么 custom_repr
參數(shù)的值可以這么寫
@pysnooper.snoop(custom_repr=((Person, print_person_obj), (numpy.ndarray, print_ndarray))) def demo_func(): ...
還有一點(diǎn)我提醒一下,元組的第一個(gè)元素可以是類型(如類名Person 或者其他基礎(chǔ)類型 list等),也可以是一個(gè)判斷對(duì)象類型的函數(shù)。
也就是說(shuō),下面三種寫法是等價(jià)的。
# 【第一種寫法】 @pysnooper.snoop(custom_repr=(Person, print_persion_obj)) def demo_func(): ... # 【第二種寫法】 def is_persion_obj(obj): return isinstance(obj, Person) @pysnooper.snoop(custom_repr=(is_persion_obj, print_persion_obj)) def demo_func(): ... # 【第三種寫法】 @pysnooper.snoop(custom_repr=(lambda obj: isinstance(obj, Person), print_persion_obj)) def demo_func(): ...
到此,關(guān)于“Python編程為什么不使用print調(diào)試代碼了”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí),快去試試吧!若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí),請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站,小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章!
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