コードを書くとき、私たちは多くの間違いを犯します。これをデバッグするにはどうすればよいでしょうか?
print ステートメントを使用して印刷する
print ステートメントを使用して必要なものを印刷し、出力で表示できます。
print "hah"
しかし、デバッグ後も print ステートメントを手動で削除する必要があり、これはさらに面倒です。
assert
以前 print が使用されていた場合、代わりにassert ステートメントを使用できます。例:
def foo(s): s = int(s) assert s != 0, "s is Zero" return 10.0 / s foo('0')
assert ステートメントの後に判定ステートメントが続き、その後にエラー メッセージが続きます。判定ステートメントが一致しない場合は、AssertionError がスローされます。例:
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
実行中にパラメーター -o を使用して一律にアサートをオフにすることができます。閉じると、assert ステートメントは無効になります。
logging
print ステートメントを logging に置き換えることができます。ロギングでは、assert のようにエラー メッセージがスローされません。ログ記録には多くの利点があります。その 1 つは、特定のレベルの情報を出力するようにカスタマイズできることです。
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
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
を使用して、ログを簡単に設定できます。このレベルより小さい警告は無視されます。さらに、ログ出力をコンソールに出力するか特定のデバッグ ファイルに出力するかなど、ログ出力の場所を構成することもできます。ログ設定の詳細については、https://segmentfault.com/a/11… を参照してください。
Debugger pdb、Pythonデバッガー
pdbは
python -m pdb test.py
pdbの一般的に使用されるコマンドによって開始されます
n: next、次のステップを実行するために使用されます
l:リストである必要があります。以下で実行されるコードを確認してください
p 変数名: p はパラメータの最初の文字である必要があります。特定の変数の値を確認してください
q: quit、プログラムを終了します
pdb はステップを制御できますPython のバイステップ実行。理論的には、これはユニバーサル デバッガーです。しかし、非常に長いコードを扱う場合、それは非効率的に思えます。ニーズを分析すると、以前のように各ステップを確認するのではなく、実行結果を確認できるように、いくつかの重要なポイントにブレークポイントを設定する必要があります。次に、pdb.set_trace() を見てみましょう。
pdb.set_trace()
プログラムが一時停止されるコード行を記述するだけです:
pdb.set_trace()
Python エディター プロセッサーが pdb.set_trace() に遭遇すると、プログラムは一時停止し、上記の pdb コマンドを使用して各パラメーターの値を表示できます。
もちろん、Pycharm などの多くの最新の IDE は、簡単に使用できる便利なビジュアル デバッグ ツールを多数提供しています。
上記は Python 学習ノート - Python デバッグの内容です。その他の関連コンテンツについては、PHP 中国語 Web サイト (www.php.cn) に注目してください。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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