Lorsque nous écrivons du code, nous commettons souvent beaucoup d'erreurs. Comment pouvons-nous déboguer cela ?
Imprimer avec l'instruction print
Nous pouvons utiliser l'instruction print pour imprimer ce que nous voulons, puis l'afficher dans la sortie.
imprimer "hah"
Mais après le débogage, nous devons toujours supprimer manuellement l'instruction d'impression, ce qui est plus gênant.
assert
Là où print a été utilisé précédemment, nous pouvons utiliser l'instruction assert à la place. Par exemple :
def foo(s): s = int(s) assert s != 0, "s is Zero" return 10.0 / s foo('0')
L'instruction assert est suivie d'une instruction de jugement puis du message d'erreur. Si l'instruction de jugement ne correspond pas, une AssertionError sera levée. Par exemple :
Traceback (most recent call last): File "/Users/W/Code/Python/Demo/AssertDemo.py", line 7, in foo('0') File "/Users/W/Code/Python/Demo/AssertDemo.py", line 3, in foo assert s != 0, "s is Zero" AssertionError: s is Zero
Nous pouvons désactiver uniformément l'assertion avec le paramètre -o pendant l'exécution. Après la fermeture, l'instruction assert ne prendra plus effet.
logging
Vous pouvez remplacer l'instruction d'impression par la journalisation. La journalisation ne renvoie pas de messages d'erreur comme le fait assert. La journalisation présente de nombreux avantages. L’un d’entre eux est qu’elle peut être personnalisée pour générer un niveau d’informations spécifique.
Level: CRITICAL Numeric value: 50 Level: ERROR Numeric value: 40 Level: WARNING Numeric value: 30 Level: INFO Numeric value: 20 Level: DEBUG Numeric value: 10 Level: NOTSET Numeric value: 0
Nous pouvons utiliser
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
pour configurer simplement la journalisation. Les avertissements inférieurs à ce niveau seront ignorés. De plus, nous pouvons également configurer l'emplacement de la sortie de journalisation, par exemple si elle est sortie vers la console ou vers un certain fichier de débogage. Pour plus de configuration de journalisation, vous pouvez lire : https://segmentfault.com/a/11….
Debugger pdb, le débogueur python
pdb est démarré en tant que
python -m pdb test.py
Commandes couramment utilisées pour pdb
n : Suivant, utilisée pour exécuter l'étape suivante
l : Ce devrait être une liste, vérifiez le code à exécuter ci-dessous
p Nom de la variable : p doit être la première lettre du paramètre, vérifier la valeur d'une certaine variable
q : quitter, quitter le programme
pdb peut contrôler l'exécution étape par étape de python, et est théoriquement un débogueur universel. Mais lorsqu’il s’agit de codes très longs, cela semble inefficace. En analysant nos besoins, nous devons en fait définir des points d'arrêt à certains points clés afin de pouvoir examiner les résultats de l'exécution au lieu d'examiner chaque étape comme auparavant. Ensuite, jetons un coup d'œil à pdb.set_trace().
pdb.set_trace()
Il suffit d'écrire une ligne de code où le programme est en pause :
pdb.set_trace()
Lorsque l'éditeur Python rencontre pdb.set_trace(), le programme se mettra en pause et nous pourrons utiliser la commande pdb mentionnée ci-dessus. vérifiez les valeurs de chaque paramètre.
Bien sûr, de nombreux IDE modernes tels que Pycharm fournissent de nombreux outils de débogage visuel pratiques, qui peuvent être facilement utilisés.
Ce qui précède est le contenu des notes d'étude python-débogage python. Pour plus de contenu connexe, veuillez faire attention au site Web PHP chinois (www.php.cn) !

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.

Python convient au développement rapide et au traitement des données, tandis que C convient à des performances élevées et à un contrôle sous-jacent. 1) Python est facile à utiliser, avec syntaxe concise, et convient à la science des données et au développement Web. 2) C a des performances élevées et un contrôle précis, et est souvent utilisé dans les jeux et la programmation système.

Le temps nécessaire pour apprendre le python varie d'une personne à l'autre, principalement influencé par l'expérience de programmation précédente, la motivation d'apprentissage, les ressources et les méthodes d'apprentissage et le rythme d'apprentissage. Fixez des objectifs d'apprentissage réalistes et apprenez mieux à travers des projets pratiques.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.


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