Quelles sont les méthodes de débogage Python ? Je vais vous expliquer comment utiliser les commandes de débogage Python en 3 minutes.

La probabilité qu'un programmeur puisse écrire un programme en une seule fois et l'exécuter normalement est très faible, en gros pas plus de 1 %. Il y a toujours divers bugs qui doivent être corrigés. Certains bugs sont très simples. Vous pouvez le savoir en regardant le message d'erreur. Certains bugs sont très complexes. Nous devons donc savoir quelles variables ont des valeurs correctes et quelles variables ont des valeurs incorrectes lorsqu'une erreur se produit. un ensemble complet de moyens pour déboguer le programme afin de corriger le bug. En programmation, cette méthode est appelée commande de débogage.

La première méthode est simple, directe, grossière et efficace, qui consiste à utiliser print() pour imprimer les variables qui peuvent avoir des problèmes :

def foo(s):
    n = int(s)
    print('>>> n = %d' % n)    return 10 / ndef main():
    foo('0')
main()

Après l'exécution, recherchez le valeur de la variable imprimée dans la sortie :

$ python err.py
>>> n = 0
Traceback (most recent call last):
  ...
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

Le plus gros inconvénient de l'utilisation de print() est que vous devrez la supprimer à l'avenir. Pensez au fait que print() est partout dans le programme, et les résultats en cours d'exécution contiendront également de nombreuses informations indésirables. Nous avons donc une deuxième méthode.

Assertion

Partout où print() est utilisé pour faciliter la visualisation, l'assertion peut être utilisée à la place :

def foo(s):
    n = int(s)    assert n != 0, 'n is zero!'
    return 10 / ndef main():
    foo('0')

assert signifie que l'expression n != 0 doit être vraie, sinon, selon la logique de fonctionnement du programme, le code suivant tournera définitivement mal.

Si l'assertion échoue, l'instruction assert elle-même générera une AssertionError :

$ python err.py
Traceback (most recent call last):
  ...
AssertionError: n is zero!

Si le programme est plein d'assertions, ce n'est pas mieux que print(). Cependant, vous pouvez utiliser le paramètre -O pour désactiver assert lors du démarrage de l'interpréteur Python :

$ python -O err.py
Traceback (most recent call last):
  ...
ZeroDivisionError: division by zero

Après l'avoir désactivé, vous pouvez afficher toutes les instructions assert comme des passes.

logging

Remplacer print() par logging est la troisième méthode Par rapport à assert, la journalisation ne générera pas d'erreur et peut être sortie dans un fichier :

import logging
s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print(10 / n)

logging.info() peut générer un morceau de texte. Exécutez et ne trouvez aucune information sauf ZeroDivisionError. Que se passe-t-il?

Ne vous inquiétez pas, ajoutez une ligne de configuration après la journalisation de l'importation et réessayez :

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

Voir le résultat :

$ python err.py
INFO:root:n = 0
Traceback (most recent call last):
  File "err.py", line 8, in <module>
    print(10 / n)
ZeroDivisionError: division by zero

C'est l'avantage de logging, il vous permet de spécifier le niveau d'informations de journalisation, y compris le débogage, les informations, l'avertissement, l'erreur, etc. Lorsque nous spécifions level=INFO, logging.debug ne fonctionnera pas. De la même manière, après avoir spécifié level=WARNING, le débogage et les informations ne fonctionneront pas. De cette façon, vous pouvez générer en toute sécurité différents niveaux d'informations sans les supprimer, et enfin contrôler quel niveau d'informations est généré.

Un autre avantage de la journalisation est que grâce à une configuration simple, une instruction peut être sortie vers différents endroits en même temps, tels que la console et les fichiers.

 

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!