Python Debug调试的方法是什么

本篇内容主要讲解"Python Debug调试的方法是什么"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"Python Debug调试的方法是什么"吧!

日志是必须的

如果在编写应用程序时没有设置日志记录，那么您最终会后悔的。应用程序中没有任何日志会使故障排除变得非常困难。幸运的是，在Python中，建立基本的日志程序非常简单：

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.')

这就是所有你需要开始写日志的文件，它看起来像这样,你可以找到文件的路径使用logger . getloggerclass ().root.handlers[0].baseFilename)：

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

这种设置看起来似乎已经足够好了(通常情况下也是如此)，但是拥有配置良好、格式化、可读的日志可以使您的工作变得更加容易。改进和扩展配置的一种方法是使用被logger读取的.ini或.yaml文件。举个例子，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代码中使用这种扩展的配置将很难导航、编辑和维护。将内容保存在YAML文件中，可以通过非常特定的设置(如上面的设置)更容易地设置和调整多个日志记录器。

在文件中有了配置，意味着我们需要加载。最简单的方法做与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实际上并不直接支持YAML文件，但是它支持字典配置，可以使用YAML .safe_load轻松地从YAML创建字典配置。如果您更倾向于使用旧的.ini文件，那么我只想指出，对于新应用程序，根据文档，推荐使用字典configs。

__repr__ 可读的日志

对代码进行简单的改进，使其更具可调试性，可以在类中添加__repr__方法。如果你不熟悉这个方法-它所做的只是返回一个类实例的字符串表示。使用__repr__方法的最佳实践是输出可用于重新创建实例的文本。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__，在调用print(实例)时，执行__str__方法也是一个好主意。有了这两种方法，你可以通过打印你的变量得到很多信息。

针对字典的__missing__方法

如果出于某种原因需要实现自定义dictionary类，那么在尝试访问一些实际上不存在的密钥时，您可能会遇到一些由keyerror引起的错误。为了避免在代码中到处查看丢失了哪个键(key)，你可以实现特殊的__miss__方法，每次KeyError被提出时调用。

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

上面的实现非常简单，只返回和记录丢失键的消息，但是您还可以记录其他有价值的信息，以便了解代码中出现了什么问题。

调试崩溃的应用程序

如果您的应用程序在您有机会了解其中发生了什么之前就崩溃了，那么您可能会发现这个技巧非常有用。

使用-i参数运行应用程序(python3 -i app.py)会导致程序一退出就启动交互式shell。此时，您可以检查变量和函数。

如果这还不够好，您可以带一个更强大的工具 - pdb - Python调试器。pdb有很多特性，可以单独写一篇文章来说明。但这里有一个例子和最重要的部分的纲要。让我们先看看崩溃脚本：

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

现在，如果我们用-i参数运行它，我们就有机会调试它：

# Run crashing application ~ $ python3 -i crashing_app.py Traceback (most recent call last):   File "crashing_app.py", line 9, in      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.

上面的调试会话非常简单地展示了使用pdb可以做什么。程序结束后，我们进入交互式调试会话。首先，导入pdb并启动调试器。此时，我们可以使用所有pdb命令。作为上面的示例，我们使用p命令打印变量，使用l命令列出代码。大部分时间你可能会想要设置断点,可以与b LINE_NO和运行程序,直到断点(c),然后继续与年代,逐页浏览功能的选择可能与w。

堆栈跟踪

假设您的代码是运行在远程服务器上的Flask或Django应用程序，在那里您无法获得交互式调试会话。在这种情况下，你可以使用traceback和sys包来了解你的代码中失败的地方：

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

在运行时，上面的代码将打印引发的最后一个异常。除了打印异常，您还可以使用traceback包来打印stacktrace (traceback. print_stack())或提取原始堆栈帧，格式化它并进一步检查它(traceback. format_list(traceback.extract_stack()))。

在调试期间重新加载模块

有时，您可能在交互式shell中调试或试验某些函数，并经常对其进行更改。为了使运行/测试和修改的循环更容易，您可以运行importlib.reload(模块)，以避免在每次更改后重新启动交互会话：

>>> 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，相信大家对"Python Debug调试的方法是什么"有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！