Python中使用绝佳的八个Debug 工具
1. pdb – Python 调试器
pdb
是Python内置的交互式调试器,允许你在代码中设置断点、单步执行代码、检查变量等。
示例代码:
import pdb def func_to_debug(): a = 1 b = 2 pdb.set_trace() # 设置断点 result = a + b return result print(func_to_debug())
2. pdb++ – pdb 的增强版本
pdb++
是 pdb
的增强版本,提供更好的交互体验和额外功能,例如更好的变量显示和堆栈跟踪。
示例代码:
from pdb import set_trace def func_to_debug(): a = 1 b = 2 set_trace() # 设置断点 result = a + b return result print(func_to_debug())
3. ipdb – IPython 风格的 pdb
ipdb
提供了IPython风格的交互式调试器,具有更丰富的功能和更友好的用户界面。
示例代码:
import ipdb def func_to_debug(): a = 1 b = 2 ipdb.set_trace() # 设置断点 result = a + b return result print(func_to_debug())
4. pdb++ – ipdb的增强版本
ipdb
的增强版本,提供了更多的特性,例如更友好的变量查看和堆栈跟踪。
示例代码:
from ipdb import set_trace def func_to_debug(): a = 1 b = 2 set_trace() # 设置断点 result = a + b return result print(func_to_debug())
5. PyCharm 调试器
PyCharm是一个流行的Python集成开发环境(IDE),具有内置的调试器。它提供了可视化的调试工具,如设置断点、变量监视和堆栈查看。
在PyCharm中使用可视化调试器设置断点和查看变量非常简单。请确保已经在PyCharm中打开了你想要调试的项目。
设置断点:
打开你的Python文件。
在想要设置断点的行左侧单击,或者通过快捷键
Ctrl + F8
在该行设置断点。断点会显示为红色圆圈。
查看变量:
在设置断点后,可以开始调试你的程序。运行你的代码,可以使用调试按钮(绿色的bug图标)或使用快捷键
Shift + F9
运行调试模式。当程序执行到你设置的断点时,程序会暂停。在这个时候,你可以查看变量。
在PyCharm的底部窗口中有一个名为 “Variables” 的标签。点击它,你将看到当前所有变量的值。
在这个窗口中,可以:
单击展开变量以查看其值。
鼠标悬停在变量名称上以显示当前值。
在变量值处右键单击并选择 “Add to Watches” 将其添加到监视列表中。
通过这些步骤,可以轻松设置断点并查看正在执行的代码的变量。 PyCharm 提供了一个强大的调试工具,可以让你更轻松地理解代码的执行过程和调试程序。
6. pdbpp – 代码友好型 pdb
pdbpp
是 pdb
的增强版本,提供更好的交互式体验和更多功能,例如语法高亮和智能自动补全。
示例代码:
from pdb import set_trace def func_to_debug(): a = 1 b = 2 set_trace() # 设置断点 result = a + b return result print(func_to_debug())
7. wdb – Web调试器
wdb
是一个使用浏览器作为用户界面的调试器,允许远程调试和堆栈跟踪。
示例代码:
import wdb def func_to_debug(): a = 1 b = 2 wdb.set_trace() # 设置断点 result = a + b return result print(func_to_debug())
8. pdbGUI – 图形化界面的 pdb
pdbGUI
提供了一个图形化界面,允许在类似于VSCode或PyCharm的调试器中设置断点和检查变量。
安装 pdbGUI
可以通过 pip
进行:
pip install pdbgui
然后,可以在Python脚本中插入 pdbgui
的调试点并运行脚本。当调试器停在这一行时,它会自动启动图形界面。
示例代码:
from pdbgui import set_trace def func_to_debug(): a = 1 b = 2 set_trace() # 设置调试点 result = a + b return result print(func_to_debug())
当脚本执行到 set_trace()
这行代码时,它将在控制台等待用户输入,然后自动启动图形化界面,提供了一些可视化工具,允许你设置断点、检查变量以及逐步执行代码。
总结
这些Python调试工具能够提供丰富的功能和更好的交互体验,帮助开发者快速、高效地调试代码。选择适合自己需求的工具,并不断练习使用,能够显著提高代码调试的效率,确保开发的顺利进行。掌握这些工具,将成为成为高效的Python开发者的关键一步。
以上就是Python中使用绝佳的Debug 工具的详细内容,更多关于Python Debug工具的资料请关注脚本之家其它相关文章!
相关文章
Python 操作 MongoDB数据库的方法(非 ODM)
这篇文章主要介绍了Python 操作 MongoDB ----非 ODM的方法,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下2023-03-03win7下 python3.6 安装opencv 和 opencv-contrib-python解决 cv2.xfeat
这篇文章主要介绍了win7下 python3.6 安装opencv 和 opencv-contrib-python解决 cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 的问题,需要的朋友可以参考下2019-10-10
最新评论