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PySnooper – 永远不要使用print进行调试

PySnooper 是一个非常方便的调试器。如果您正在试图弄清楚为什么您的Python代码没有按照您的预期去做,您会希望使用具有断点和监视功能的成熟Debug工具,但是许多Debug工具配置起来非常麻烦。

现在,有了PySnooper,您并不需要配置那么复杂的Debug工具,就能够完成对整个代码的分析。它能告诉您哪些代码正在运行,以及局部变量的值是什么。

其实,PySnooper就是替代了一行一行print的重复性工作,给你的代码一个pysnooper装饰器,它能自动识别到语句和变量并将其值print出来:

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)

效果如下:

Source path:... 1.py
Starting var:.. number = 6
23:03:35.990701 call         4 def number_to_bits(number):
23:03:35.991699 line         5     if number:
23:03:35.991699 line         6         bits = []
New var:....... bits = []
23:03:35.991699 line         7         while number:
23:03:35.991699 line         8             number, remainder = divmod(number, 2)
Modified var:.. number = 3
New var:....... remainder = 0
23:03:35.991699 line         9             bits.insert(0, remainder)
Modified var:.. bits = [0]
23:03:36.004664 line         7         while number:
23:03:36.005661 line         8             number, remainder = divmod(number, 2)
Modified var:.. number = 1
Modified var:.. remainder = 1
23:03:36.005661 line         9             bits.insert(0, remainder)
Modified var:.. bits = [1, 0]
23:03:36.007657 line         7         while number:
23:03:36.007657 line         8             number, remainder = divmod(number, 2)
Modified var:.. number = 0
23:03:36.008655 line         9             bits.insert(0, remainder)
Modified var:.. bits = [1, 1, 0]
23:03:36.008655 line         7         while number:
23:03:36.009651 line        10         return bits
23:03:36.009651 return      10         return bits
Return value:.. [1, 1, 0]
Elapsed time: 00:00:00.020945

可以看到,它将每一行变量的值都输出到屏幕上,方便你调试代码。

仅仅需要写一行代码—使用装饰器就可以实现这个方便的调试功能,比起一行行写print,这可方便多了。

0.安装

使用这个模块,你只需要使用Pip安装PySnooper:

pip install pysnooper

接下来讲讲这个模块其他好用的功能:

1.支持日志文件

如果你觉得print到屏幕上不方便,还可以将其输出到log文件中,你只需要将装饰器那一行改为:

@pysnooper.snoop('/my/log/file.log')

2.读取局外变量或其他表达式

如果你想读取在装饰器作用范围以外的变量或者表达式的值,还可以使用watch参数:

@pysnooper.snoop(watch=('foo.bar', 'self.x["whatever"]'))

3.如果你不想用装饰器,也可以用上下文的形式调试

没错,装饰器有限定的使用条件,使用起来比较局限,因此pysnooper还支持使用 with 的上下文形式:

import pysnooper
import random

def foo():
    lst = []
    for i in range(10):
        lst.append(random.randrange(1, 1000))

    with pysnooper.snoop():
        lower = min(lst)
        upper = max(lst)
        mid = (lower + upper) / 2
        print(lower, mid, upper)

foo()

效果如下,只有上下文里的代码才会被调试出来:

New var:....... i = 9
New var:....... lst = [681, 267, 74, 832, 284, 678, ...]
09:37:35.881721 line        10         lower = min(lst)
New var:....... lower = 74
09:37:35.882137 line        11         upper = max(lst)
New var:....... upper = 832
09:37:35.882304 line        12         mid = (lower + upper) / 2
74 453.0 832
New var:....... mid = 453.0
09:37:35.882486 line        13         print(lower, mid, upper)
Elapsed time: 00:00:00.000344

当我们只需要调试部分代码的时候,这个上下文形式的调试方法非常方便。

此外,PySnooper还有许多更强大的用法,大家可以看他们的高级使用文档:

https://github.com/cool-RR/PySnooper/blob/master/ADVANCED_USAGE.md

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为什么小黄鸭调试法在中国行不通

许多程序员都有向他人请教代码问题或解释代码的经历,而在解释的过程中,程序员可能就发觉了问题的解决方案,一边阐述代码的意图,一遍观察代码实际上产生的行为并调试,一旦有任何不协调的地方就能够迅速地发现并解决问题。

小黄鸭调试法就是这样,工作的时候,在电脑旁边放一只小黄鸭,耐心地跟它讲解每一行代码的逻辑和意义,以此来激发灵感和发现矛盾。

可惜,在当今中国的编码环境中,由于产品迭代周期极短,需求量大、代码量大,程序员根本没有时间在产品上线前实施小黄鸭调试。

而这样就引发了一个问题,代码没有经过小黄鸭调试,可能存在许多隐藏的Bug,而在程序员修复这些隐藏的Bugs的时候,可能会引入新的Bug…

更糟糕的是,如果修Bug的人不是当初写Bug的那个人,对整个代码逻辑和功能逻辑并不一定非常了解,那么有可能写出比原有Bug更加严重的Bug…

久而久之就形成了负反馈,产品功能越来越多,程序员越来越多,代码越写越糟糕,最终达到一种状态:能用就行

那么为什么?小黄鸭调试法在中国行不通的本质原因是什么?

1.“时间就是金钱,效率就是生命”

房价太高,结婚要买房,娃儿要读书,不急不行。上头急、组长急、产品急、开发急,大家都急,急急如厕令,厕所都得装个计时器,哪有时间跟你只鸭子折腾。

2.代码写得好,加班少,涨薪真的没你份儿

大部分开发者的目的都不是写出最优质的代码,而是赚最多的钱。为了钱而写代码,编程不过赚钱的工具,功能写得越多、钱就越多。

Bug多一点无所谓,毕竟老子写的功能比Bug多得多,那你小黄鸭调试法还有啥用,不是在拖累我赚钱的速度吗?

3.各种编程营销组织带坏编程风气

如果你是编程教育的细分领域,教量化投资、SaaS编程等技术含量高的课程也就算了。问题是一个教Python基础的课程起这样的标题是何居心?

总而言之,小黄鸭调试法的行不通,是因为中国程序员大量的时间(包括加班时间),花在了一些原本可以避免的Bug和可有可无的需求上。

从微观上看,是对KPI的焦虑、是对生活的担忧。

从宏观上看,是公司违法成本低、甚至根本不需要成本。

租下来的办公楼,多开几个小时灯就能多出一个新功能,成本近乎于零,没人用不亏,有人用则赚爆,何乐而不为?

但是许多人没想过的是,这样的生产成果,终究会化为垃圾,甚至对于整个产品而言单纯只是拖油瓶。真正长久不衰的功能,往往需要精心打造,而非急功近利。

在当今中国的编码环境中,我看不到有进行任何科学规划的团队,看不到有精心打造软件产品的公司。

就长期而言,我对中国的软件业持看空态度。为了急功近利的眼前效益,程序员生产的代码质量自然变得极差,就如同前面提到的负反馈效应,越往后,质量只会越来越差。