python学习笔记-python的调试

hufeng 发布于2019-07-25 11:18 / 2429人阅读

摘要：但是在调试之后，我们还需要手动删除语句，比较麻烦。关闭后，语句就不再生效。的好处有很多，一个是可以制定输出特定级别的信息。我们可以用对进行简单的配置。小于该的都会被忽略。但是在处理很长的代码的时候，显得效率低下。

我们在写代码的时候，往往会有一大堆错误。我们该如何调试呢？

用print语句打印

我们可以用print语句打印我们想要的内容，然后在输出中查看。

print "hah"

但是在调试之后，我们还需要手动删除print语句，比较麻烦。

assert

前面用print的地方，我们可以使用assert语句来替代。
例如：

def foo(s):
    s = int(s)
    assert s != 0, "s is Zero"
    return 10.0 / s

foo("0")

assert语句后紧跟着一句判断语句，再更着错误信息。
如果判断语句不符合，则抛出一个AssertionError.例如：

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/W/Code/Python/Demo/AssertDemo.py", line 7, in 
    foo("0")
  File "/Users/W/Code/Python/Demo/AssertDemo.py", line 3, in foo
    assert s != 0, "s is Zero"
AssertionError: s is Zero

我们可以在执行的时候带上参数-o统一关闭assert。关闭后，assert语句就不再生效。

logging

可以将print语句替换成logging。logging不会像assert那样抛出错误信息。
logging的好处有很多，一个是可以制定输出特定级别的信息。

Level:  CRITICAL Numeric value: 50 
Level:  ERROR     Numeric value: 40
Level:  WARNING Numeric value: 30 
Level:  INFO          Numeric value: 20
Level:  DEBUG      Numeric value: 10
Level:  NOTSET    Numeric value: 0

我们可以用

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

对logging进行简单的配置。小于该level的warning都会被忽略。
另外我们也可以对logging输出的位置进行配置，例如是输出到console还是到某一个debug文件。
关于更多logging的配置，可以阅读：https://segmentfault.com/a/11...。

调试器 pdb，the python debugger

pdb的启动方式为

python -m pdb test.py

pdb常用的命令

n: 即next，用于执行下一步
l: 应该是list，查看下面要执行的代码
p 变量名: p应该是parameter的首字母，查看某一个变量的值
q: quit, 退出程序

pdb可以控制python的一步一步执行，理论上是万能的debugger。但是在处理很长的代码的时候，显得效率低下。
分析一下我们的需求，我们其实是需要在一些关键的点设置一下断点，让我们看一下执行的结果即可，而不是像前面那样查看每一步。
接下来我们就来看一下pdb.set_trace().

pdb.set_trace()

我们只需要在让程序暂停的地方写一行代码：

pdb.set_trace()

Python编辑器在遇到pdb.set_trace()时候，程序就会暂停，我们就可以用上面提到的pdb命令来查看各个参数的值了。

当然，很多现代化的IDE比如Pycharm等都提供了很多方便的可视化的debug工具，可以很方便的上手。

云服务器 GPU云服务器 Python学习笔记 python黑客笔记 python语法笔记 python的学习

文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/38324.html

ApacheCN 人工智能知识树 v1.0

摘要：贡献者飞龙版本最近总是有人问我，把这些资料看完一遍要用多长时间，如果你一本书一本书看的话，的确要用很长时间。为了方便大家，我就把每本书的章节拆开，再按照知识点合并，手动整理了这个知识树。 Special Sponsors showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000018907426?w=1760&h=200); 贡献者：飞龙版...

刘厚水 2019-06-26 19:00 评论0 收藏0
五位专家跟你讲讲为啥Python更适合做AI/机器学习

摘要：研究人员和机器学习的作者对于数学和面向数据的人来说，非常容易使用。这对于机器学习和领域的工作是非常重要的。高级脚本语言非常适合人工智能和机器学习，因为我们可以快速移动并重试。摘要：为什么Python会在这股深度学习浪潮中成为编程语言的头牌？听听大牛如何解释吧！ showImg(https://segmentfault.com/img/bV59KD?w=780&h=405); 1.P...

刘德刚 2019-06-26 18:22 评论0 收藏0