Python调试技巧

2024-01-30 14:17:26 浏览数 (2)

1. print

不要看不起print,这是一切调试的起点,即便是调试Java或者C这种巨麻烦的编译语言,print仍然是常用工具。当然,我们讲的是Python,是比Java和C要方便100倍的动态解释语言,因此这个print就更有力了。至于语法如何,不用我讲了吧。

2. reload

python本身就是一个交互式环境,你完全可以一边写代码,一边开一个python进程,然后用reload调用你写的模块,顺手传几个参数进去,看看运行的结果。

代码语言:javascript复制
[code]# file name fac.py
def factorial(n):
        result = 1
        for i in range(1, n 1):
                result *= i
        return result[/code]

[code]
>>> fac.factorial(5)
120
[/code]

然后你用递归重写了factorial(注意,我这里把*替换成了 )

代码语言:javascript复制
[code]# file name fac.py
def factorial(n):
        if n == 1:
                return result
        else:
                return n   factorial(n-1)[/code]

[code]
>>> reload(fac)
<module 'fac' from 'fac.py'>
>>> fac.factorial(5)
15[/code]

3. reload有一点限制,就是这个模块得能import得到。如果程序恰好不在PYTHONPATH里面,这一招就玩不转了。不过人不能让尿憋死对不对?所以python提供了exec和eval。

严格地说exec和eval并不是为了调试设计的,甚至我都不知道它们“应该”用在哪里。通常Perl程序员都喜欢,或者不得不用exec,eval实现一些很暴力,很变态的功能。不过由于Python的良好设计,这种滥用暴力的场合并不常见,因此Python初学者都对exec和eval不甚了解。这里正好借这个机会介绍一下者两个工具。

exec的语法是 exec(code, environment)

这个code可以是一个字符串,也可以是一个文件对象。下面我们用文件对象举例。

代码语言:javascript复制
[code]>>> d = {}
>>> exec(file('/tmp/fac.py', d)
>>> d.get('factorial')(5)
15
[/code]

eval和exec的意思相近,不过其功能是计算而不是赋值。(接上面的例子)

代码语言:javascript复制
[code]>>> eval('factorial(12)', d)
15[/code]

这里environment是一个dictonary,因此当python执行完code之后,他会把所有的东西都放在这个environment里面。如果你不指定environment,python会在当前的environment里执行这段代码。如果你刚运行了一个factorial,接着又执行了这个fac.py,那么这段代码里的factorial就会取代你刚运行的factorial。因此,强烈建议你,总是指定一个environment

4. python -i

exec也好,reload也罢,对于调试单独一个类或者方法,是很方便的,但是如果在写要用到这些类或者方法的程序时,该怎么调试呢?写一个wrapper方法。好主意,实际上我自己就经常这么做。不过python的命令行参数提供了一个更棒的方法, -i

代码语言:javascript复制
[code]# test.py
def factorial(n):
    if n == 1:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)

def sum(n):
    if n == 1:
        return 1
    else:
        return n   sum(n-1)

result = 0
for i in range(5, 7):
    result  = factorial(i)   sum(i)

    if i == 6 :     # our debugging break point
        break       #
[/code]


[code]python -i test.py
>>>
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', 'factorial', 'i', 'result', 'sum']
>>> result
876[/code]

5. logging

logging是一个远比print更强大的调试工具。Python的logging模块非常强大,任何一个严肃的Py开发人员都应该学会使用这个模块。建议大家从Python的文档入手,学习这个模块。这里我就不多讲了。

6. pdb, idle,komodo,windpdb,以及其他调试工具。

0 人点赞