Python 怎样 DeBug? 极简DeBug工具PySnooper

Posted qxh-beijing2016

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python 怎样 DeBug? 极简DeBug工具PySnooper相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

项目地址:https://github.com/cool-RR/pysnooper

一般情况下,想要知道哪一行代码在运行、哪一行不运行、本地变量的值是多少时,大部分人会使用 print 函数,在关键部分打印某个或某组变量的值、形状、类型等信息。

而 PySnooper 让你能快速地获得这些信息,且相比之下它不需要细致地写 print 函数,只需要向感兴趣的函数增加一个装饰器就行了。我们会得到该函数的详细 log,包含哪行代码能运行、什么时候运行以及本地变量变化的确切时间。相比于其他代码智能工具,PySnooper 为何如此优秀?因为不需要任何设置,你就可以在劣等、不规则的企业代码库上使用 PySnooper。只需要加个装饰器,并为日志输出地址指定路径就行了。这样说可能不太直观,下面我们可以具体看个案例,PySnooper 的优秀就能一目了然。

PySnooper 案例

下面项目作者写了一个函数以将数值转换为二进制码,该函数返回的是一个二进制列表。下面我们将装饰器 @pysnooper.snoop() 加到该函数上,就大功告成了。

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)

PySnooper 详细特征

如果标准错误输出难以获得,或者太长了,那么可以将输出定位到本地文件:

@pysnooper.snoop(‘/my/log/file.log‘)

查看一些非本地变量的值:

@pysnooper.snoop(variables=(‘foo.bar‘, ‘self.whatever‘))

展示我们函数中调用函数的 snoop 行:

@pysnooper.snoop(depth=2)

将所有 snoop 行以某个前缀开始,更容易定位和找到:

@pysnooper.snoop(prefix=‘ZZZ ‘)

演示 PySnooper

下面我们最开始尝试使用 PySnooper 获取 TensorFlow 的信息,如果它能获取各种张量信息,那可就太强大了。

首先使用 pip 安装包:

pip install pysnooper

果然,TensorFlow 这种静态图并不能很好地获取信息,读者也可尝试一下。后面我们试了试 NumPy,希望能获取整个计算流的信息。如下代码所示,我们创建了两个数组变量,并且 2×2 的矩阵会连乘多次,如果能追踪到这种连乘,那就比较好处理错误。

import pysnooper
import numpy as np

@pysnooper.snoop()
def multi_matmul(times):
    x = np.random.rand(2, 2)
    w = np.random.rand(2, 2)

    for i in range(times):
        x = np.matmul(x, w)
    return x

multi_matmul(3)

以上是关于Python 怎样 DeBug? 极简DeBug工具PySnooper的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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