Les méthodes de débogage du code Python incluent principalement: 1. Utilisez PDB pour le débogage de la ligne de commande; 2. Utilisez la fonction de débogage graphique de l'IDE; 3. Enregistrer les journaux via le module de journalisation; 4. Utilisez des outils de débogage tiers. PDB est un débogueur intégré à Python. Vous pouvez insérer pdb.set_trace () dans le code ou le démarrer via la ligne de commande pour effectuer l'exécution en une seule étape, les variables de vue, etc.; Les IDE tels que PyCharm et VS Code fournissent des fonctions de débogage d'interface graphique telles que les points d'arrêt et les expressions de surveillance, qui conviennent aux problèmes logiques complexes; Le module de journalisation peut remplacer la sortie d'impression, prendre en charge le contr?le à plusieurs niveaux et les cibles de sortie diversifiées, qui sont pratiques pour la gestion des journaux à différentes étapes; Des outils tiers tels que IPDB, PY-SPY et CPROFILE améliorent l'expérience interactive et les capacités d'analyse des performances, et peuvent être sélectionnées de manière flexible en fonction des besoins spécifiques. La ma?trise de ces méthodes peut aider à localiser et résoudre efficacement des problèmes.
Le débogage du code Python est une partie inévitable du processus de développement, en particulier après que la complexité du projet a augmenté, il est difficile de localiser rapidement les problèmes en s'appuyant uniquement sur la sortie d'impression. Heureusement, il existe de nombreux outils et méthodes de débogage pratiques dans l'écosystème Python qui peuvent vous aider à savoir où le bogue est plus efficace.
Utilisez PDB: le propre débogueur de Python
PDB est un outil de débogage dans la bibliothèque standard Python. Il est très pratique à utiliser et ne nécessite pas d'installation supplémentaire. Vous avez juste besoin d'insérer import pdb; pdb.set_trace() dans le code, et le programme sera interrompu lorsqu'il s'exécute ici et entre en mode de débogage interactif.
Dans ce mode, vous pouvez:
- Afficher la valeur de variable actuelle
- étape par étape (en utilisant n)
- Sauter dans la fonction (en utilisant S)
- Afficher la pile d'appels (en utilisant w)
Bien que l'insertion de set_trace () lors de l'écriture de code soit la manière la plus directe, le débogage peut également être activé via le démarrage de la ligne de commande, tel que python -m pdb script.py , qui convient plus pour le débogage à l'ensemble du niveau de script.
Utilisez la fonction de débogage graphique de l'IDE
Pour de nombreuses personnes, le débogage avec l'interface graphique IDE sera plus intuitif. PyCharm et le code vs fournissent tous un support de débogage complet.
En prenant le code vs comme exemple, après avoir configuré le fichier lancé.json, vous pouvez casser les points dans le code, afficher les variables, les exécuter en une seule étape et même effectuer des opérations avancées telles que les points d'arrêt conditionnels et la surveillance des expressions.
Ces fonctionnalités sont particulièrement adaptées à la gestion des erreurs logiques complexes ou des dépendances d'état. Si vous travaillez dans un environnement de collaboration d'équipe, les capacités de débogage de l'IDE sont également plus faciles à partager et à reproduire des problèmes.
Journalisation: un moyen plus fiable que l'impression
Parfois, nous voulons comprendre le processus global de l'exécution du programme, mais nous ne voulons pas interrompre le processus d'exécution. Le module de journalisation est utile pour le moment.
Par rapport à l'impression, la journalisation peut définir différents niveaux de journal (débogage, informations, avertissement, erreur, critique) et peut contr?ler de manière flexible le format et la cible de sortie (console, fichier, serveur distant, etc.).
Une pratique courante est:
- Définissez la stade de développement au niveau de débogage, sortie des informations détaillées
- Passez à des informations ou à l'avertissement après s'être mis en ligne pour éviter les journaux excessifs affectant les performances
Par exemple:
journalisation d'importation logging.basicConfig (niveau = logging.debug) logging.debug (?Ceci est un message de débogage?)
Cela ne conservera pas seulement des informations de débogage, mais ne gachera pas la sortie.
Outils de débogage tiers: le choix des capacités améliorées
En plus des outils intégrés, il existe également des bibliothèques tierces qui peuvent vous aider à mieux déboguer. Par exemple:
- IPDB : combiné avec IPython, il offre une expérience de débogage plus conviviale, prend en charge l'achèvement automatique et la mise en évidence de la syntaxe
- PY-SPY : Utilisé pour analyser les goulots d'étranglement des performances des programmes Python, adaptés pour le dépannage du processeur et des problèmes de mémoire
- VSpyder : Plug-in de débogage visuel, adapté à l'affichage des données dans des scénarios spécifiques
Ces outils peuvent être sélectionnés et utilisés en fonction des besoins spécifiques. Par exemple, si vous voulez voir combien de temps prend une certaine fonction, il est très approprié d'utiliser CPROFILE Snakeviz.
Fondamentalement, ces méthodes couramment utilisées. Différentes combinaisons d'outils peuvent être sélectionnées dans différentes situations. La clé est de ma?triser les idées de base: observer l'état, réduire la portée et vérifier l'hypothèse.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Comment gérer l'authentification de l'API dans Python
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.
Expliquez les assertions Python.
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Assert est un outil d'affirmation utilisé dans Python pour le débogage et lance une affirmation d'établissement lorsque la condition n'est pas remplie. Sa syntaxe est affirmer la condition plus les informations d'erreur facultatives, qui conviennent à la vérification de la logique interne telle que la vérification des paramètres, la confirmation d'état, etc., mais ne peuvent pas être utilisées pour la sécurité ou la vérification des entrées des utilisateurs, et doit être utilisée en conjonction avec des informations d'invite claires. Il n'est disponible que pour le débogage auxiliaire au stade de développement plut?t que pour remplacer la manipulation des exceptions.
Comment itérer sur deux listes à la fois Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.
Que sont les indices de type Python?
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
TypeHintsInpythonsolvetheproblebandofambigu?té et opposant à un montant de type de type parallèlement au développement de l'aménagement en fonction des types de type.
Que sont les itérateurs Python?
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat
Tutoriel Python Fastapi
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.
Comment tester une API avec Python
Jul 12, 2025 am 02:47 AM
Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.
Portée variable python dans les fonctions
Jul 12, 2025 am 02:49 AM
Dans Python, les variables définies à l'intérieur d'une fonction sont des variables locales et ne sont valides que dans la fonction; Les variables globales sont définies à l'extérieur qui peuvent être lues n'importe où. 1. Les variables locales sont détruites lors de l'exécution de la fonction; 2. La fonction peut accéder aux variables globales mais ne peut pas être modifiée directement, donc le mot-clé global est requis; 3. Si vous souhaitez modifier les variables de fonction externes dans les fonctions imbriquées, vous devez utiliser le mot-clé non local; 4. Les variables avec le même nom ne se affectent pas dans différentes lunettes; 5. Global doit être déclaré lors de la modification des variables globales, sinon une erreur non liée à la dorsale sera augmentée. Comprendre ces règles permet d'éviter les bogues et d'écrire des fonctions plus fiables.
