1. python のデバッグ
ipdb は、Python での対話型デバッグに使用されるモジュールです。pip を使用して直接インストールできます。
その機能は、pycharm の Python コンソールに似ています。
ipdb を使用する利点は、コード内で直接デバッグできることです。
Python コンソールに移動したり、いくつかの単純な変数をリセットしたりする必要がなくなります。
pip install ipdb
1.1 ipdb の使用
プログラムが ipdb.set_trace() を実行すると、自動的にデバッグ モードに入ります。
for i in range(5): print(i) ipdb.set_trace()
1.2 一般的なコマンド
n→ \to→next
ENTER→ \to→最後のコマンドを繰り返します
q→ \to→Exit
pc→ \to→続行
l→ \to→現在いる場所を検索
s→ \to→サブルーチンを入力
r→ \to→実行するまでサブルーチンの終了
命令式 上面的方法很方便,但是也有不灵活的缺点。对于一段比较棘手的代码,我们可能需要按步执行,边运行边跟踪代码流并进行调试,这时候使用交互式的命令式调试方法更加有效。启动IPDB调试环境的方法也很简单: python -m ipdb your_code.py 常用命令 IPDB调试环境提供的常见命令有: 帮助 使用h即可调出IPDB的帮助。可以使用help command的方法查询特定命令的具体用法。 下一条语句 使用n(next)执行下一条语句。注意一个函数调用也是一个语句。如何能够实现类似“进入函数内部”的功能呢? 进入函数内部 使用s(step into)进入函数调用的内部。 打断点 使用b line_number(break)的方式给指定的行号位置加上断点。使用b file_name:line_number的方法给指定的文件(还没执行到的代码可能在外部文件中)中指定行号位置打上断点。 另外,打断点还支持指定条件下进入,可以查询帮助文档。 一直执行直到遇到下一个断点 使用c(continue)执行代码直到遇到某个断点或程序执行完毕。 一直执行直到返回 使用r(return)执行代码直到当前所在的这个函数返回。 跳过某段代码 使用j line_number(jump)可以跳过某段代码,直接执行指定行号所在的代码。 更多上下文 在IPDB调试环境中,默认只显示当前执行的代码行,以及其上下各一行的代码。如果想要看到更多的上下文代码,可以使用l first[, second](list)命令。 其中first指示向上最多显示的行号,second指示向下最多显示的行号(可以省略)。当second小于first时,second指的是从first开始的向下的行数(相对值vs绝对值)。 根据SO上的这个问题,你还可以修改IPDB的源码,一劳永逸地改变上下文的行数。 我在哪里 调试兴起,可能你会忘了自己目前所在的行号。例如在打印了若干变量值后,屏幕完全被这些值占据。使用w或者where可以打印出目前所在的行号位置以及上下文信息。 这是啥 我们可以使用whatis variable_name的方法,查看变量的类别(感觉有点鸡肋,用type也可以办到)。 列出当前函数的全部参数 当你身处一个函数内部的时候,可以使用a(argument)打印出传入函数的所有参数的值。 打印 使用p(print)和pp(pretty print)可以打印表达式的值。 清除断点 使用cl或者clear file:line_number清除断点。如果没有参数,则清除所有断点。 再来一次 使用restart重新启动调试器,断点等信息都会保留。restart实际是run的别名,使用run args的方式传入参数。 退出 使用q退出调试,并清除所有信息。 当然,这并不是IPDB的全部。其他的命令还请参照帮助文档。文档在手,天下我有!
以上がPythonデバッグモジュールipdbの使い方の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonスクリプトがUNIXシステムで実行できない理由には、次のものが含まれます。1)CHMOD XYOUR_SCRIPT.PYを使用して実行権限を付与する不十分な権限。 2)shebangラインが正しくないか欠落している場合、#!/usr/bin/envpythonを使用する必要があります。 3)環境可変設定が誤っていない場合、OS.Environデバッグを印刷できます。 4)間違ったPythonバージョンを使用して、Shebangラインまたはコマンドラインでバージョンを指定できます。 5)仮想環境を使用して依存関係を分離する依存関係の問題。 6)構文エラー、python-mpy_compileyour_script.pyを使用して検出します。

Pythonアレイの使用は、リストよりも大量の数値データの処理に適しています。 1)配列を保存するメモリを保存します。2)アレイは数値的な値で動作するのが高速です。3)アレイフォースタイプの一貫性、4)アレイはCアレイと互換性がありますが、リストほど柔軟で便利ではありません。

listSareのより良い前提条件とmixdatatypes、whilearraysares優れたスナリカル計算砂の砂を大きくしたデータセット。

numpymanagesmemoryforlargearrayseffictificleusing biews、copies、andmemory-mappedfiles.1)rewsinging withotingcopying、directmodifying theoriginalArray.2)copiescanbecreatedwithcopy()methodforpreservingdata.3)Memory-MapplehandLemassiutasedatasetasedatasetasetasetasetasetasedas

listsinpythondonotrequireimportingamodule、whilearrays fromthearraymoduledoneedanimport.1)listsarebuiltin、versatile、andcanholdmixeddatypes.2)araysaremoremory-efficient-fornumerumerumerumerumerumerdatabutでき、対象となるンドベフェフサメタイプ。

Pythonlistscanstoreanydatatype,arraymodulearraysstoreonetype,andNumPyarraysarefornumericalcomputations.1)Listsareversatilebutlessmemory-efficient.2)Arraymodulearraysarememory-efficientforhomogeneousdata.3)NumPyarraysareoptimizedforperformanceinscient

heouttemptemptostoreavure ofthewrongdatatypeinapythonarray、yure counteractypeerror.thisduetothearraymodule'sstricttypeeencultionyを使用します

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。


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