Was sind die Python-Debugging-Methoden? Ich werde Ihnen in 3 Minuten erklären, wie Sie Python-Debugging-Befehle verwenden.

Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Programmierer ein Programm in einem Rutsch schreiben und es normal ausführen kann, ist sehr gering, im Grunde nicht mehr als 1 %. Es gibt immer verschiedene Fehler, die behoben werden müssen. Einige Fehler können anhand der Fehlermeldung erkannt werden. Wenn ein Fehler auftritt, müssen wir wissen, welche Variablen korrekte und welche Variablen falsche Werte haben ein vollständiger Satz von Mitteln zum Debuggen des Programms, um den Fehler zu beheben. In der Programmierung wird diese Methode Debugging-Befehl genannt.

Die erste Methode ist einfach, direkt, grob und effektiv. Sie besteht darin, print() zu verwenden, um die Variablen auszudrucken, bei denen möglicherweise Probleme auftreten:

def foo(s):
    n = int(s)
    print('>>> n = %d' % n)    return 10 / ndef main():
    foo('0')
main()

Suchen Sie nach der Ausführung nach der gedruckten Variablen Wert in der Ausgabe:

$ python err.py
>>> n = 0
Traceback (most recent call last):
  ...
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

Der größte Nachteil der Verwendung von print() besteht darin, dass Sie es in Zukunft löschen müssen. Bedenken Sie, dass print() überall im Programm vorhanden ist und dies auch bei den laufenden Ergebnissen der Fall sein wird enthalten auch viele Junk-Informationen. Wir haben also eine zweite Methode.

Assertion

Überall dort, wo print() zur Unterstützung der Anzeige verwendet wird, kann stattdessen eine Assertion verwendet werden:

def foo(s):
    n = int(s)    assert n != 0, 'n is zero!'
    return 10 / ndef main():
    foo('0')

assert bedeutet dass der Ausdruck n != 0 wahr sein sollte, andernfalls wird der folgende Code gemäß der Logik des Programmbetriebs definitiv schief gehen.

Wenn die Behauptung fehlschlägt, löst die Assertion-Anweisung selbst AssertionError aus:

$ python err.py
Traceback (most recent call last):
  ...
AssertionError: n is zero!

Wenn das Programm voller Behauptungen ist, ist es nicht besser als print(). Sie können jedoch den Parameter -O verwenden, um Assert beim Starten des Python-Interpreters zu deaktivieren:

$ python -O err.py
Traceback (most recent call last):
  ...
ZeroDivisionError: division by zero

Nach dem Deaktivieren können Sie alle Assert-Anweisungen als Durchgänge anzeigen.

Protokollierung

Das Ersetzen von print() durch Protokollierung ist die dritte Möglichkeit. Im Vergleich zu Assert löst die Protokollierung keinen Fehler aus und kann in eine Datei ausgegeben werden:

import logging
s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print(10 / n)

Protokollierung .info() kann einen Text ausgeben. Führen Sie es aus und finden Sie keine Informationen außer ZeroDivisionError. Was ist los?

Keine Sorge, fügen Sie nach der Importprotokollierung eine Konfigurationszeile hinzu und versuchen Sie es erneut:

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

Siehe die Ausgabe:

$ python err.py
INFO:root:n = 0
Traceback (most recent call last):
  File "err.py", line 8, in <module>
    print(10 / n)
ZeroDivisionError: division by zero

Das ist der Vorteil der Protokollierung, sie ermöglicht Sie können Datensätze angeben. Die Informationsebenen umfassen Debug, Info, Warnung, Fehler usw. Wenn wir level=INFO angeben, funktioniert logging.debug nicht. Ebenso funktionieren Debug und Info nach der Angabe von level=WARNING nicht mehr. Auf diese Weise können Sie verschiedene Informationsebenen sicher ausgeben, ohne sie zu löschen, und schließlich steuern, welche Informationsebenen ausgegeben werden.

Ein weiterer Vorteil der Protokollierung besteht darin, dass durch einfache Konfiguration eine Anweisung gleichzeitig an verschiedene Orte ausgegeben werden kann, beispielsweise in die Konsole und in Dateien.

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