Python에서 디버깅하는 방법은 무엇입니까?

이 기사에 사용된 테스트 코드:

from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import FashionMNIST
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"


#数据集准备
train_data = FashionMNIST(
    root = "./data/FashionMNIST",
    train = True,
    transform = transforms.ToTensor(),
    download = True #如果没下载数据，就下载数据；如果已经下载好，就换为False
)
test_data = FashionMNIST(
    root = "./data/FashionMNIST",
    train = False,
    transform = transforms.ToTensor(),
    download = True #如果没下载数据，就下载数据；如果已经下载好，就换为False
)

train_data_x=train_data.data
train_data_y=train_data.targets
test_data_x=test_data.data
test_data_y=test_data.targets

print(train_data_x.shape)
print(train_data_y.shape)
print(type(train_data_x))
print(type(train_data_y))
print(test_data_x.shape)
print(test_data_y.shape)

def function1(x):
    for i in range(x):
        print(i)
function1(7)

1. 디버그 환경 소개

디버깅을 시작하려면 이 크롤러를 클릭하세요.

디버깅하기 전에 중단점을 설정해야 합니다. (여러 가지가 그렇게 할 것입니다)

이후 디버그에 들어가면 왼쪽 하단:

1) 디버거에서 기존 변수를 볼 수 있습니다:

2) 콘솔에서는 단계별 디버깅 프로세스를 볼 수 있으며, 출력 결과가 여기에 인쇄됩니다:

2. 디버그 버튼 소개

각각

1) 바로 가기 키: F8

2) 바로 가기 키: F7

3) 내 코드 실행 단축키: alt+shift+ F7

4) 나가기 단축키: Shift+F8

2.1, 실행: 단일 단계 실행(함수를 만나면 그것도 단일 단계입니다)

파란색 선의 변화에 ​​주목하세요(파란색 선은 향후 디버깅되었지만 아직 디버그되지 않음을 나타냄)

방금 두 번 디버깅했는데 결과는 다음과 같습니다.

step into 함수를 만나면 그것도 단일 단계입니다(여기서 정의한 내용에 따르면) 루프 인쇄 기능은 예입니다):

2.2, step over: 단일 단계 실행 (함수를 만나면 모두 실행)

스텝 오버와 비교했을 때 함수 실행의 차이점은 다음과 같습니다. (스텝 오버가 직접 실행됨)

2.3, 내 코드로 스텝 실행: (직접 점프 다음 중단점으로)

여기에는 3개의 중단점이 있으므로 세 번 디버그한 다음 종료합니다.

2.4. : 남은 기능을 실행하고 이전 기능으로 점프합니다

이는 기능 내에서 한 단계씩 실행하는 경우 한 단계씩 실행하고 이전 기능으로 돌아갈 수 있습니다.

사용 후 전체 함수가 직접 실행되지만 프로세스가 종료되지 않습니다

파란색 선을 보고 이전 함수 레이어로 돌아갑니다

위 내용은 Python에서 디버깅하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!