도구로 Python 코드를 효과적으로 디버깅합니다
파이썬 코드를 디버깅하는 방법에는 주로 다음이 포함됩니다. 1. 명령 줄 디버깅에 PDB를 사용합니다. 2. IDE의 그래픽 디버깅 함수를 사용하십시오. 3. 로깅 모듈을 통해 로그를 기록합니다. 4. 타사 디버깅 도구를 사용하십시오. PDB는 파이썬에 내장 된 디버거입니다. pdb.set_trace ()를 코드에 삽입하거나 명령 줄을 통해 시작하여 단일 단계 실행, 변수보기 등을 수행 할 수 있습니다. PyCharm 및 vs 코드와 같은 IDE는 복잡한 논리 문제에 적합한 중단 점 및 모니터링 표현식과 같은 그래픽 인터페이스 디버깅 기능을 제공합니다. 로깅 모듈은 인쇄 출력을 대체하고 다단계 제어 및 다각화 된 출력 대상을 지원할 수 있으며, 이는 다른 단계에서 로그 관리에 편리합니다. IPDB, Py-Spy 및 Cprofile과 같은 타사 도구는 대화식 경험 및 성능 분석 기능을 향상시키고 특정 요구에 따라 유연하게 선택할 수 있습니다. 이러한 방법을 마스터하면 문제를 효율적으로 찾아서 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
파이썬 코드 디버깅은 개발 프로세스에서 피할 수없는 부분입니다. 특히 프로젝트 복잡성이 증가한 후 인쇄 출력만으로 의존하여 문제를 신속하게 찾기가 어렵습니다. 다행스럽게도 파이썬 생태계에는 버그가 더 효율적인 위치를 찾는 데 도움이되는 실용적인 디버깅 도구와 방법이 많이 있습니다.
PDB : Python의 자체 디버거를 사용하십시오
PDB는 Python Standard Library의 디버깅 도구입니다. 사용하기가 매우 편리하며 추가 설치가 필요하지 않습니다. 가져 import pdb; pdb.set_trace() 코드로의 PDB.SET_TRACE ()는 여기에서 실행되면 대화식 디버깅 모드로 들어가면 프로그램이 일시 중지됩니다.
이 모드에서는 다음과 같습니다.
- 현재 변수 값을보십시오
- 단계별 (N 사용)
- 함수로 이동 (S 사용)
- 통화 스택보기 (W 사용)
코드를 작성할 때 set_trace ()를 삽입하는 것이 가장 직접적인 방법이지만, 전체 스크립트 수준에서 디버깅에 더 적합한 python -m pdb script.py 와 같은 명령 줄 시작을 통해 디버깅을 활성화 할 수 있습니다.
IDE의 그래픽 디버깅 기능을 활용하십시오
많은 사람들에게 IDE 그래픽 인터페이스로 디버깅하는 것이 더 직관적입니다. Pycharm 및 vs 코드는 모두 완전한 디버깅 지원을 제공합니다.
VS Code를 예로 들어, jourment.json 파일을 구성한 후 코드의 포인트를 깨고 변수를보고 한 단계로 실행하며 조건부 중단 점 및 모니터링 표현식과 같은 고급 작업을 수행 할 수 있습니다.
이러한 기능은 복잡한 논리적 오류 또는 상태 종속성을 다루는 데 특히 적합합니다. 팀 협업 환경에서 일하는 경우 IDE의 디버깅 기능도 문제를 공유하고 재현하기가 더 쉽습니다.
로깅 : 인쇄보다 더 안정적인 방법
때로는 프로그램 실행의 전반적인 프로세스를 이해하고 싶지만 실행 프로세스를 방해하고 싶지는 않습니다. 로깅 모듈은 현재 편리합니다.
인쇄와 비교하여 로깅은 다른 로그 레벨 (디버그, 정보, 경고, 오류, 중요)을 설정할 수 있으며 출력 형식 및 대상 (콘솔, 파일, 원격 서버 등)을 유연하게 제어 할 수 있습니다.
일반적인 관행은 다음과 같습니다.
- 개발 단계를 디버그 레벨로 설정하고 자세한 정보를 출력
- 성능에 영향을 미치는 과도한 로그를 피하기 위해 온라인으로 이동 한 후 정보 또는 경고로 전환하십시오.
예를 들어:
가져 오기 로깅 logging.basicconfig (level = logging.debug) logging.debug ( '이것은 디버깅 메시지입니다')
이것은 디버깅 정보를 유지할뿐만 아니라 출력을 엉망으로 만들지 않습니다.
타사 디버깅 도구 : 향상된 기능 선택
내장 도구 외에도 더 나은 디버깅에 도움이되는 타사 라이브러리도 있습니다. 예를 들어:
- IPDB : IPYTHON과 결합하여보다 친근한 디버깅 경험을 제공하고 자동 완료 및 구문 강조 표시를 지원합니다.
- PY-SPY : Python 프로그램의 성능 병목 현상을 분석하는 데 사용되는 CPU 및 메모리 문제 해결에 적합합니다.
- vspyder : 시각적 디버깅 플러그인, 특정 시나리오에서 데이터 표시에 적합한 시각적 디버깅 플러그인
이러한 도구는 특정 요구에 따라 선택하고 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 기능이 얼마나 많은 시간을 소비하는지 확인하려면 Cprofile SnakeViz를 사용하는 것이 매우 적절합니다.
기본적으로 이러한 일반적으로 사용되는 방법. 다른 상황에서 다른 도구 조합을 선택할 수 있습니다. 열쇠는 기본 아이디어를 마스터하는 것입니다. 상태를 관찰하고, 범위를 좁히고, 가설을 확인하십시오.
위 내용은 도구로 Python 코드를 효과적으로 디버깅합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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Python HTTPX 비동기 클라이언트 예제
Jul 29, 2025 am 01:08 AM
httpx.asyncclient를 사용하여 비동기 HTTP 요청을 효율적으로 시작하십시오. 1. 기본 GET 요청은 비동기를 통해 클라이언트를 관리하고 awaitclient.get를 사용하여 비 블로킹 요청을 시작합니다. 2. asyncio.gather를 결합하여 asyncio.gather를 결합하여 성능을 크게 향상시킬 수 있으며 총 시간은 가장 느린 요청과 같습니다. 3. 사용자 정의 헤더, 인증, Base_URL 및 시간 초과 설정을 지원합니다. 4. 사후 요청을 보내고 JSON 데이터를 전달할 수 있습니다. 5. 동기 비동기 코드를 혼합하지 않도록주의하십시오. 프록시 지원은 크롤러 또는 API 집계 및 기타 시나리오에 적합한 백엔드 호환성에주의를 기울여야합니다.
Python SQL Server PyODBC 예제에 연결됩니다
Jul 30, 2025 am 02:53 AM
PyoDBC 설치 : PipinStallPyODBC 명령을 사용하여 라이브러리를 설치하십시오. 2. SQLSERVER 연결 : PYODBC.connect () 메소드를 통해 드라이버, 서버, 데이터베이스, UID/PWD 또는 Trusted_Connection이 포함 된 연결 문자열을 사용하고 SQL 인증 또는 Windows 인증을 각각 지원합니다. 3. 설치된 드라이버를 확인하십시오 : pyodbc.drivers ()를 실행하고 'sqlserver'가 포함 된 드라이버 이름을 필터링하여 올바른 드라이버 이름이 'sqlserver 용 Odbcdriver17과 같은 올바른 드라이버 이름을 사용하는지 확인하십시오. 4. 연결 문자열의 키 매개 변수
SQLALCHEMY 2.0 감가 상각 경고 및 연결 닫기 문제 해결 가이드
Aug 05, 2025 pm 07:57 PM
이 기사는 sqlalchemy 초보자가 create_engine 및 그 이후의 "ResourceClosedError"연결 종료 오류를 사용할 때 발생하는 "REMOVEDIN20 WARNING"경고를 해결하는 데 도움이됩니다. 이 기사는이 경고의 원인을 자세히 설명하고 경고를 제거하고 연결 문제를 해결하여 데이터베이스를 원활하게 쿼리하고 작동 할 수 있도록 특정 단계 및 코드 예제를 제공합니다.
Python shutil rmtree 예제
Aug 01, 2025 am 05:47 AM
shutil.rmtree ()는 전체 디렉토리 트리를 재귀 적으로 삭제하는 파이썬의 함수입니다. 지정된 폴더와 모든 내용을 삭제할 수 있습니다. 1. 기본 사용법 : shutil.rmtree (Path)를 사용하여 디렉토리를 삭제하고 filenotfounderRor, AprismenterRor 및 기타 예외를 처리해야합니다. 2. 실제 응용 프로그램 : 임시 데이터 또는 캐시 디렉토리와 같은 한 번의 클릭으로 하위 디렉토리 및 파일을 포함하는 폴더를 지울 수 있습니다. 3. 참고 : 삭제 작업은 복원되지 않습니다. 경로가 존재하지 않을 때 filenotfounderror가 던져집니다. 권한이나 파일 직업으로 인해 실패 할 수 있습니다. 4. 선택적 매개 변수 : ingore_errors = true로 오류를 무시할 수 있습니다
데이터 엔지니어링 ETL 용 Python
Aug 02, 2025 am 08:48 AM
Python은 ETL 프로세스를 구현하는 효율적인 도구입니다. 1. 데이터 추출 : 데이터베이스, API, 파일 및 기타 소스에서 Pandas, Sqlalchemy, 요청 및 기타 라이브러리를 통해 데이터를 추출 할 수 있습니다. 2. 데이터 변환 : 청소, 유형 변환, 연관성, 집계 및 기타 작업에 팬더를 사용하여 데이터 품질을 보장하고 성능을 최적화합니다. 3. 데이터 로딩 : Pandas 'To_SQL 메소드 또는 클라우드 플랫폼 SDK를 사용하여 대상 시스템에 데이터를 작성하고 작성 방법 및 배치 처리에주의를 기울입니다. 4. 도구 권장 사항 : 공기 흐름, Dagster, Prefect는 프로세스 스케줄링 및 관리에 사용되며 로그 경보 및 가상 환경을 결합하여 안정성과 유지 관리를 향상시킵니다.
Python에서 SQL 쿼리를 실행하는 방법은 무엇입니까?
Aug 02, 2025 am 01:56 AM
해당 데이터베이스 드라이버를 설치하십시오. 2. Connect ()를 사용하여 데이터베이스에 연결하십시오. 3. 커서 객체를 만듭니다. 4. Execute () 또는 Executemany ()를 사용하여 SQL을 실행하고 매개 변수화 된 쿼리를 사용하여 주입을 방지하십시오. 5. 결과를 얻으려면 fetchall () 등을 사용하십시오. 6. 수정 후 Commit ()가 필요합니다. 7. 마지막으로 연결을 닫거나 컨텍스트 관리자를 사용하여 자동으로 처리하십시오. 완전한 프로세스는 SQL 작업이 안전하고 효율적임을 보장합니다.
Python을 사용하여 Excel에서 웹 양식으로 데이터 입력을 자동화하는 방법은 무엇입니까?
Aug 12, 2025 am 02:39 AM
Python을 사용하여 Excel 데이터를 웹 양식으로 채우는 방법은 다음과 같습니다. 먼저 Pandas를 사용하여 Excel 데이터를 읽은 다음 Selenium을 사용하여 브라우저를 제어하여 양식을 자동으로 채우고 제출합니다. 특정 단계에는 팬더, OpenPyxL 및 Selenium 라이브러리 설치, 해당 브라우저 드라이버 다운로드, 팬더를 사용하여 Data.xlsx 파일의 이름, 이메일, 전화 및 기타 필드를 읽고 셀레늄을 통해 브라우저를 시작하여 대상 웹 페이지를 열고, 웹 드라이버 컨텐츠를 찾아서 데이터를 가로 채우고, 예외적 인 컨텐츠를 사용하고, 예외적 인 컨텐츠를 추가하고, 예외적 인 컨텐츠를 가득 채우고, 예외적 인 컨텐츠를 채우고, 데이터를 채우고, 데이터를 채우고, 데이터를 가득 채우고, 예외적 인 컨텐츠를 작성하고, 데이터를 채우고, 데이터를 가득 채우고, 데이터를 가로 지르고, 데이터를 가득 채우고, 데이터를 채우고, 예외적 인 컨텐츠를 가득 채우고, 예외적 인 것으로 모든 데이터 라인을 루프로 양식하고 처리합니다.
Python Pandas 스타일링 데이터 프레임 예제
Aug 04, 2025 pm 01:43 PM
jupyternotebook에서 판다 스틸 링을 사용하면 아름다운 데이터 프레임 디스플레이를 얻을 수 있습니다. 1. Highlight_max 및 Highlight_min을 사용하여 각 열의 최대 값 (녹색) 및 최소값 (빨간색)을 강조 표시하십시오. 2. 배경을 통해 숫자 열에 그라디언트 배경색 (예 : 블루스 또는 빨간색)을 추가하여 데이터 크기를 시각적으로 표시합니다. 3. Custom Function Color_Score는 ApplyMap과 결합하여 다른 분수 간격에 대한 텍스트 색상을 설정합니다 (≥90 Green, 80 ~ 89 Orange, 60 ~ 79 Red, Red,
