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Python 调试技巧

作者: Pythondebugging.com 译者: LCTT geekpi

| 2018-07-02 08:57      

当进行调试时,你有很多选择,但是很难给出一直有效的通用建议(除了“你试过关闭再打开么?”以外)。

这里有一些我最喜欢的 Python 调试技巧。

建立一个分支

请相信我。即使你从来没有打算将修改提交回上游,你也会很乐意将你的实验被包含在它们自己的分支中。

不说别的,它会使清理更容易!

安装 pdb++

认真地说,如果你使用命令行,它会让你的生活更轻松。

pdb++ 所做的一切就是用更好的模块替换标准的 pdb 模块。以下是你在 pip install pdbpp 会看到的:

  • 彩色提示!
  • 制表符补全!(非常适合探索!)
  • 支持切分!

好的,也许最后一个是有点多余……但是非常认真地说,安装 pdb++ 非常值得。

探索

有时候最好的办法就是胡乱试试,然后看看会发生什么。在“明显”的位置放置一个断点并确保它被命中。在代码中加入 print() 和/或 logging.debug() 语句,并查看代码执行的位置。

检查传递给你的函数的参数,检查库的版本(如果你已经非常绝望了)。

一次只能改变一件事

在你在探索了一下后,你将会对你可以做的事情有所了解。但在你开始摆弄代码之前,先退一步,考虑一下你可以改变什么,然后只改变一件事。

做出改变后,然后测试一下,看看你是否接近解决问题。如果没有,请将它改回来,然后尝试其他方法。

只更改一件事就可以让你知道什可以工作,哪些不工作。另外,一旦可以工作后,你的新提交将会小得多(因为将有更少的变化)。

这几乎是科学过程Scientific Process中所做的事情:一次只更改一个变量。通过让自己看到并衡量一次更改的结果,你可以节省你的理智,并更快地找到解决方案。

不要假设,提出问题

偶尔一个开发人员(当然不是你咯!)会匆忙提交一些有问题的代码。当你去调试这段代码时,你需要停下来,并确保你明白它想要完成什么。

不要做任何假设。仅仅因为代码在 model.py 文件中并不意味着它不会尝试渲染一些 HTML。

同样,在做任何破坏性的事情之前,仔细检查你的所有外部关联。要删除一些配置数据?请确保你没有连接到你的生产系统。

聪明,但不要聪明过头

有时候我们编写的代码神奇般地奏效,不知道它是如何做的。

当我们发布代码时,我们可能会觉得自己很聪明,但当代码崩溃时,我们往往会感到愚蠢,我们必须记住它是如何工作的,以便弄清楚它为什么不起作用。

留意任何看起来过于复杂、冗长或极短的代码段。这些可能是隐藏复杂并导致错误的地方。


via: https://pythondebugging.com/articles/python-debugging-tips

作者:PythonDebugging.com 选题:lujun9972 译者:geekpi 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

LCTT 译者
geekpi 💎 💎
共计翻译: 758 篇 | 共计贡献: 1725
贡献时间:2013-10-25 -> 2018-07-16
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