本篇內(nèi)容主要講解“Python Debug調(diào)試的方法是什么”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“Python Debug調(diào)試的方法是什么”吧!

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日志是必須的

如果在編寫應(yīng)用程序時沒有設(shè)置日志記錄，那么您最終會后悔的。應(yīng)用程序中沒有任何日志會使故障排除變得非常困難。幸運(yùn)的是，在Python中，建立基本的日志程序非常簡單：

import logging logging.basicConfig(     filename='application.log',     level=logging.WARNING,     format= '[%(asctime)s] {%(pathname)s:%(lineno)d} %(levelname)s - %(message)s',     datefmt='%H:%M:%S' )  logging.error("Some serious error occurred.") logging.warning('Function you are using is deprecated.')

這就是所有你需要開始寫日志的文件，它看起來像這樣,你可以找到文件的路徑使用logger . getloggerclass  ().root.handlers[0].baseFilename)：

[12:52:35] {<stdin>:1} ERROR - Some serious error occurred. [12:52:35] {<stdin>:1} WARNING - Function you are using is deprecated.

這種設(shè)置看起來似乎已經(jīng)足夠好了(通常情況下也是如此)，但是擁有配置良好、格式化、可讀的日志可以使您的工作變得更加容易。改進(jìn)和擴(kuò)展配置的一種方法是使用被logger讀取的.ini或.yaml文件。舉個例子，你可以在配置中做什么：

version: 1 disable_existing_loggers: true  formatters:   standard:     format: "[%(asctime)s] {%(pathname)s:%(lineno)d} %(levelname)s - %(message)s"     datefmt: '%H:%M:%S'  handlers:   console:  # handler which will log into stdout     class: logging.StreamHandler     level: DEBUG     formatter: standard  # Use formatter defined above     stream: ext://sys.stdout   file:  # handler which will log into file     class: logging.handlers.RotatingFileHandler     level: WARNING     formatter: standard  # Use formatter defined above     filename: /tmp/warnings.log     maxBytes: 10485760 # 10MB     backupCount: 10     encoding: utf8  root:  # Loggers are organized in hierarchy - this is the root logger config   level: ERROR   handlers: [console, file]  # Attaches both handler defined above  loggers:  # Defines descendants of root logger   mymodule:  # Logger for "mymodule"     level: INFO     handlers: [file]  # Will only use "file" handler defined above     propagate: no  # Will not propagate logs to "root" logger

在python代碼中使用這種擴(kuò)展的配置將很難導(dǎo)航、編輯和維護(hù)。將內(nèi)容保存在YAML文件中，可以通過非常特定的設(shè)置(如上面的設(shè)置)更容易地設(shè)置和調(diào)整多個日志記錄器。

在文件中有了配置，意味著我們需要加載。最簡單的方法做與YAML文件：

import yaml from logging import config  with open("config.yaml", 'rt') as f:     config_data = yaml.safe_load(f.read())     config.dictConfig(config_data)

Python logger實(shí)際上并不直接支持YAML文件，但是它支持字典配置，可以使用YAML  .safe_load輕松地從YAML創(chuàng)建字典配置。如果您更傾向于使用舊的.ini文件，那么我只想指出，對于新應(yīng)用程序，根據(jù)文檔，推薦使用字典configs。

__repr__ 可讀的日志

對代碼進(jìn)行簡單的改進(jìn)，使其更具可調(diào)試性，可以在類中添加__repr__方法。如果你不熟悉這個方法-它所做的只是返回一個類實(shí)例的字符串表示。使用__repr__方法的最佳實(shí)踐是輸出可用于重新創(chuàng)建實(shí)例的文本。例如:

class Circle:     def __init__(self, x, y, radius):         self.x = x         self.y = y         self.radius = radius      def __repr__(self):         return f"Rectangle({self.x}, {self.y}, {self.radius})"  ... c = Circle(100, 80, 30) repr(c) # Circle(100, 80, 30)

除了__repr__，在調(diào)用print(實(shí)例)時，執(zhí)行__str__方法也是一個好主意。有了這兩種方法，你可以通過打印你的變量得到很多信息。

針對字典的__missing__方法

如果出于某種原因需要實(shí)現(xiàn)自定義dictionary類，那么在嘗試訪問一些實(shí)際上不存在的密鑰時，您可能會遇到一些由keyerror引起的錯誤。為了避免在代碼中到處查看丟失了哪個鍵(key)，你可以實(shí)現(xiàn)特殊的__miss__方法，每次KeyError被提出時調(diào)用。

class MyDict(dict):     def __missing__(self, key):         message = f'{key} not present in the dictionary!'         logging.warning(message)         return message  # Or raise some error instead

上面的實(shí)現(xiàn)非常簡單，只返回和記錄丟失鍵的消息，但是您還可以記錄其他有價值的信息，以便了解代碼中出現(xiàn)了什么問題。

調(diào)試崩潰的應(yīng)用程序

如果您的應(yīng)用程序在您有機(jī)會了解其中發(fā)生了什么之前就崩潰了，那么您可能會發(fā)現(xiàn)這個技巧非常有用。

使用-i參數(shù)運(yùn)行應(yīng)用程序(python3 -i app.py)會導(dǎo)致程序一退出就啟動交互式shell。此時，您可以檢查變量和函數(shù)。

如果這還不夠好，您可以帶一個更強(qiáng)大的工具 - pdb -  Python調(diào)試器。pdb有很多特性，可以單獨(dú)寫一篇文章來說明。但這里有一個例子和最重要的部分的綱要。讓我們先看看崩潰腳本：

# crashing_app.py SOME_VAR = 42  class SomeError(Exception):     pass  def func():     raise SomeError("Something went wrong...")  func()

現(xiàn)在，如果我們用-i參數(shù)運(yùn)行它，我們就有機(jī)會調(diào)試它：

# Run crashing application ~ $ python3 -i crashing_app.py Traceback (most recent call last):   File "crashing_app.py", line 9, in <module>     func()   File "crashing_app.py", line 7, in func     raise SomeError("Something went wrong...") __main__.SomeError: Something went wrong... >>> # We are interactive shell >>> import pdb >>> pdb.pm()  # start Post-Mortem debugger > .../crashing_app.py(7)func() -> raise SomeError("Something went wrong...") (Pdb) # Now we are in debugger and can poke around and run some commands: (Pdb) p SOME_VAR  # Print value of variable 42 (Pdb) l  # List surrounding code we are working with   2        3     class SomeError(Exception):   4         pass   5        6     def func():   7  ->     raise SomeError("Something went wrong...")   8        9     func() [EOF] (Pdb)  # Continue debugging... set breakpoints, step through the code, etc.

上面的調(diào)試會話非常簡單地展示了使用pdb可以做什么。程序結(jié)束后，我們進(jìn)入交互式調(diào)試會話。首先，導(dǎo)入pdb并啟動調(diào)試器。此時，我們可以使用所有pdb命令。作為上面的示例，我們使用p命令打印變量，使用l命令列出代碼。大部分時間你可能會想要設(shè)置斷點(diǎn),可以與b  LINE_NO和運(yùn)行程序,直到斷點(diǎn)(c),然后繼續(xù)與年代,逐頁瀏覽功能的選擇可能與w。

堆棧跟蹤

假設(shè)您的代碼是運(yùn)行在遠(yuǎn)程服務(wù)器上的Flask或Django應(yīng)用程序，在那里您無法獲得交互式調(diào)試會話。在這種情況下，你可以使用traceback和sys包來了解你的代碼中失敗的地方：

import traceback import sys  def func():     try:         raise SomeError("Something went wrong...")     except:         traceback.print_exc(file=sys.stderr)

在運(yùn)行時，上面的代碼將打印引發(fā)的最后一個異常。除了打印異常，您還可以使用traceback包來打印stacktrace (traceback.  print_stack())或提取原始堆棧幀，格式化它并進(jìn)一步檢查它(traceback.  format_list(traceback.extract_stack()))。

在調(diào)試期間重新加載模塊

有時，您可能在交互式shell中調(diào)試或試驗(yàn)?zāi)承┖瘮?shù)，并經(jīng)常對其進(jìn)行更改。為了使運(yùn)行/測試和修改的循環(huán)更容易，您可以運(yùn)行importlib.reload(模塊)，以避免在每次更改后重新啟動交互會話：

>>> import func from module >>> func() "This is result..."  # Make some changes to "func" >>> func() "This is result..."  # Outdated result >>> from importlib import reload; reload(module)  # Reload "module" after changes made to "func" >>> func() "New result..."

到此，相信大家對“Python Debug調(diào)試的方法是什么”有了更深的了解，不妨來實(shí)際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！

網(wǎng)站標(biāo)題：PythonDebug調(diào)試的方法是什么
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