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Python调试技巧[关闭]

 2023-02-19  51

关键词：

【中文标题】Python调试技巧[关闭]【英文标题】：Python debugging tips [closed] 【发布时间】：2010-12-10 00:45:07 【问题描述】：

调试 Python 的最佳技巧是什么？

请不要只列出一个特定的调试器而不说它实际上可以做什么。

相关

What are good ways to make my Python code run first time? - 讨论最小化错误

【问题讨论】：

gist.github.com/rduplain/4983839 【参考方案1】：

PDB

您可以使用 pdb 模块，在任何地方插入pdb.set_trace()，它将充当断点。

>>> import pdb
>>> a="a string"
>>> pdb.set_trace()
--Return--
> <stdin>(1)<module>()->None
(Pdb) p a
'a string'
(Pdb)

要继续执行，请使用c（或cont 或continue）。

可以使用 pdb 执行任意 Python 表达式。例如，如果发现错误，可以更正代码，然后键入类型表达式以在运行代码中产生相同的效果

ipdb 是 IPython 的 pdb 版本。它允许将 pdb 与所有 IPython 功能一起使用，包括制表符补全。

也可以在未捕获的异常上set pdb to automatically run。

Pydb 被编写为 Pdb 的增强版本。好处？

【讨论】：

这里有一篇关于使用pdb的文章：sontek.net/debugging-python-with-pdb 就个人而言，我更喜欢ipdb。显然有一个名为pydbgr的pydb重写 SublimeText 有一个很棒的插件可以在代码中添加 python 断点：sublime.wbond.net/packages/Python%20Breakpoints 如果您正在开发 Web 应用程序，请在调试模式下为 myserver.com/pdb 添加一个视图，该视图仅执行 import pdb; pdb.set_trace()。如果您使用的是具有交互式调试器的 Flask/Werkzeug，您还可以拥有一个只执行 assert False 的视图。【参考方案2】：

http://pypi.python.org/pypi/pudb，一个全屏、基于控制台的 Python 调试器。

它的目标是在一个更轻量级和键盘友好的包中提供现代基于 GUI 的调试器的所有细节。 PuDB 允许您在终端中在您编写和测试代码的地方调试代码。如果您使用过基于 DOS 的优秀（但现在很古老）的 Turbo Pascal 或 C 工具，PuDB 的 UI 可能看起来很熟悉。

很适合调试独立脚本，只需运行

python -m pudb.run my-script.py

【讨论】：

使用pip install pudb安装【参考方案3】：

如果您使用 pdb，您可以为快捷方式定义别名。我用这些：

# Ned's .pdbrc

# Print a dictionary, sorted. %1 is the dict, %2 is the prefix for the names.
alias p_ for k in sorted(%1.keys()): print "%s%-15s= %-80.80s" % ("%2",k,repr(%1[k]))

# Print the instance variables of a thing.
alias pi p_ %1.__dict__ %1.

# Print the instance variables of self.
alias ps pi self

# Print the locals.
alias pl p_ locals() local:

# Next and list, and step and list.
alias nl n;;l
alias sl s;;l

# Short cuts for walking up and down the stack
alias uu u;;u
alias uuu u;;u;;u
alias uuuu u;;u;;u;;u
alias uuuuu u;;u;;u;;u;;u
alias dd d;;d
alias ddd d;;d;;d
alias dddd d;;d;;d;;d
alias ddddd d;;d;;d;;d;;d

【讨论】：

你如何定义这些别名？把这些东西放到~/.pdbrc 在windows上你可以把它放在~/_ipython/ipythonrc.ini【参考方案4】：

记录

Python 已经拥有出色的 built-in logging module。您可能想使用logging template here。

日志记录模块让您指定重要程度；在调试期间，您可以记录所有内容，而在正常操作期间，您可能只记录关键内容。您可以关闭和打开设备。

大多数人只是使用基本的打印语句进行调试，然后删除打印语句。最好将它们留在里面，但禁用它们；然后，当您遇到另一个错误时，您可以重新启用所有内容并查看您的日志。

这可能是调试需要快速执行操作的程序的最佳方法，例如需要在网络连接的另一端超时并消失之前做出响应的网络程序。您可能没有太多时间单步调试器；但是你可以让你的代码运行，并记录所有内容，然后仔细研究日志并找出真正发生的事情。

编辑：模板的原始 URL 是：http://aymanh.com/python-debugging-techniques

此页面已丢失，因此我将其替换为对保存在 archive.org 的快照的引用：http://web.archive.org/web/20120819135307/http://aymanh.com/python-debugging-techniques

如果它再次消失，这里是我提到的模板。这是取自博客的代码；不是我写的。

import logging
import optparse

LOGGING_LEVELS = 'critical': logging.CRITICAL,
                  'error': logging.ERROR,
                  'warning': logging.WARNING,
                  'info': logging.INFO,
                  'debug': logging.DEBUG

def main():
  parser = optparse.OptionParser()
  parser.add_option('-l', '--logging-level', help='Logging level')
  parser.add_option('-f', '--logging-file', help='Logging file name')
  (options, args) = parser.parse_args()
  logging_level = LOGGING_LEVELS.get(options.logging_level, logging.NOTSET)
  logging.basicConfig(level=logging_level, filename=options.logging_file,
                      format='%(asctime)s %(levelname)s: %(message)s',
                      datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

  # Your program goes here.
  # You can access command-line arguments using the args variable.

if __name__ == '__main__':
  main()

这是他对如何使用上述内容的解释。再说一次，我没有得到这个功劳：

默认情况下，日志记录模块会打印关键、错误和警告消息。要更改此设置以打印所有级别，请使用：

$ ./your-program.py --logging=debug

要将日志消息发送到名为 debug.log 的文件，请使用：

$ ./your-program.py --logging-level=debug --logging-file=debug.log

【讨论】：

日志模块的问题在于它严重破坏了 Unicode，需要各种变通方法才能使其在国际化应用程序中工作。尽管如此，这仍然是 Python 的最佳日志记录解决方案。链接“此处的日志记录模板”已失效。请更新。【参考方案5】：

可以打印Python lines are executed 的内容（感谢 Geo！）。这有任意数量的应用程序，例如，您可以对其进行修改以检查何时调用特定函数或添加类似 ## 之类的内容，使其仅跟踪特定行。

code.interact 带您进入交互式控制台

import code; code.interact(local=locals())

如果您希望能够轻松访问控制台历史记录，请查看：“Can I have a history mechanism like in the shell?”（必须向下查找）。

可以为interpreter 启用自动完成功能。

【讨论】：

【参考方案6】：

ipdb 就像 pdb，具有 ipython 的厉害之处。

【讨论】：

你能补充更多关于它可以做什么的细节吗？【参考方案7】：

print 声明

有些人建议使用 debug_print 函数而不是 print 以便于禁用 pprint 模块对于复杂结构非常有用

【讨论】：

+1 当每个调试器都失败时，print 是你的朋友，是的 debug_print 会是很好的补充我通常先打印然后再调试，除非我知道我将能够通过跟踪特定部分来解决其实日志模块就是这么做的。是的，但必须设置日志记录。荣誉之后我会学习如何使用模块 print 对于简单的情况很有用，尤其是在开发启动时间较短的项目时。另一方面，它可能会让人上瘾，在更复杂的场景中通过 pdb 或任何其他调试器使用它通常会让你头疼【参考方案8】：

调试脚本的明显方法

python -m pdb script.py

当该脚本引发异常时很有用在使用 virtualenv 并且 pdb 命令未与 venvs python 版本一起运行时很有用。

如果您不知道该脚本的确切位置

python -m pdb ``which <python-script-name>``

【讨论】：

【参考方案9】：

PyDev

PyDev 有一个非常好的交互式调试器。它具有监视表达式、悬停评估、线程和堆栈列表以及（几乎）您期望从现代可视化调试器获得的所有常用功能。您甚至可以附加到正在运行的进程并进行远程调试。

不过，与其他可视化调试器一样，我发现它主要用于解决简单问题，或者在我尝试了所有其他方法后非常复杂的问题。我仍然负责大部分繁重的日志记录工作。

【讨论】：

它有编辑和继续的能力吗？ @CaseBash 不，它没有，但该功能已计划。即使没有它，设置/取消设置断点和查看变量值的速度和易用性仍然非常有用【参考方案10】：

如果您熟悉 Visual Studio，Python Tools for Visual Studio 就是您要找的。p>

【讨论】：

【参考方案11】：

Winpdb 非常好，与它的名字相反，它是完全跨平台的。

它有一个非常好的基于提示的和 GUI 调试器，并且支持远程调试。

【讨论】：

@Casebash - 添加了更多细节 +1 这是迄今为止我发现的唯一可以处理多线程的python调试器。小心它对多线程的“处理”——任何线程中的任何异常都会导致整个进程冻结。如果你意识到它不是一件坏事，如果你不知道它会很痛苦该项目在 2014 年 4 月看起来已经死了【参考方案12】：

在 Vim 中，我有这三个绑定：

map <F9> Oimport rpdb2; rpdb2.start_embedded_debugger("asdf") #BREAK<esc>
map <F8> Ofrom nose.tools import set_trace; set_trace() #BREAK<esc>
map <F7> Oimport traceback, sys; traceback.print_exception(*sys.exc_info()) #TRACEBACK<esc>

rpdb2 是一个远程 Python 调试器，可以与 WinPDB 一起使用，这是一个可靠的图形调试器。因为我知道你会问，它可以做我期望图形调试器做的所有事情:)

我使用nose.tools 中的pdb，这样我就可以调试单元测试以及普通代码。

最后，F7 映射将打印回溯（类似于当异常冒泡到堆栈顶部时得到的那种）。我发现它真的很有用不止几次。

【讨论】：

【参考方案13】：

为您的类定义有用的 repr() 方法（这样您就可以看到对象是什么）并使用 repr() 或 "%r" % (...) 或 "... 0!r..".format(...) 在您的调试消息/日志中是恕我直言，高效调试的关键。

此外，其他答案中提到的调试器将使用 repr() 方法。

【讨论】：

【参考方案14】：

从正在运行的 Python 应用程序获取堆栈跟踪

有几个技巧here。其中包括

通过发送信号闯入解释器/打印堆栈跟踪从未准备好的 Python 进程中获取堆栈跟踪使用标志运行解释器以使其对调试有用

【讨论】：

【参考方案15】：

如果您不喜欢在调试器中花费时间（并且不喜欢pdb 命令行界面的可用性差），您可以转储执行trace 并稍后进行分析。例如：

python -m trace -t setup.py install > execution.log

这会将setup.py install执行的所有源代码行转储到execution.log。

为了更容易自定义跟踪输出和编写自己的跟踪器，我将一些代码放在xtrace 模块（公共域）中。

【讨论】：

【参考方案16】：

如果可能，我会在 emacs 中使用 M-x pdb 进行源代码级调试。

【讨论】：

【参考方案17】：

Andreas Zeller 在 Udacity 上有一个名为“Software Debugging”的完整在线课程，其中包含有关调试的提示：

课程总结

在本课程中，您将学习如何系统地调试程序，如何自动化调试过程并构建几个自动化的 Python 中的调试工具。

为什么要学习这门课程？

在本课程结束时，您将深入了解系统调试，会知道如何自动化调试，并且会已经用 Python 构建了几个功能调试工具。

先决条件和要求

Udacity 级别的编程和 Python 基础知识需要 CS101 或更高版本。面向对象的基本理解编程很有帮助。

强烈推荐。

【讨论】：

【参考方案18】：

如果您想要一种漂亮的图形方式以可读的方式打印调用堆栈，请查看此实用程序：https://github.com/joerick/pyinstrument

从命令行运行：

python -m pyinstrument myscript.py [args...]

作为模块运行：

from pyinstrument import Profiler

profiler = Profiler()
profiler.start()

# code you want to profile

profiler.stop()
print(profiler.output_text(unicode=True, color=True))

使用 django 运行：

只需将pyinstrument.middleware.ProfilerMiddleware 添加到MIDDLEWARE_CLASSES，然后将?profile 添加到请求URL 的末尾即可激活分析器。

【讨论】：

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