Pythonでデバッグする方法は何ですか?

この記事で使用されているテスト コード:

from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import FashionMNIST
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"


#数据集准备
train_data = FashionMNIST(
    root = "./data/FashionMNIST",
    train = True,
    transform = transforms.ToTensor(),
    download = True #如果没下载数据，就下载数据；如果已经下载好，就换为False
)
test_data = FashionMNIST(
    root = "./data/FashionMNIST",
    train = False,
    transform = transforms.ToTensor(),
    download = True #如果没下载数据，就下载数据；如果已经下载好，就换为False
)

train_data_x=train_data.data
train_data_y=train_data.targets
test_data_x=test_data.data
test_data_y=test_data.targets

print(train_data_x.shape)
print(train_data_y.shape)
print(type(train_data_x))
print(type(train_data_y))
print(test_data_x.shape)
print(test_data_y.shape)

def function1(x):
    for i in range(x):
        print(i)
function1(7)

1. デバッグ環境の概要

このクローラをクリックしてデバッグを開始してください

デバッグの前に、ブレークポイントを設定する必要があります: (いくつかの設定で十分です)

デバッグに入った後の左下隅:

1) デバッガーで既存の変数を確認できます。

2) コンソールで、段階的なデバッグ プロセスを確認できます。

2. デバッグ ボタンの概要

#1) ステップ オーバー ショートカット キー: F8

2) ステップ イン ショートカット キー: F7

3) ステップ イン コード ショートカット キー: alt Shift F7

4) ステップアウト ショートカット キー: シフト F8

2.1. ステップ イン: シングルステップ実行 (関数に遭遇した場合もシングル ステップです)

Pay青い線の変化に注意してください (青い線は、デバッグが行われようとしているが、まだデバッグされていないことを意味します)

#2 回デバッグしたところ、結果は次のとおりです。

ステップイン 関数に入るときも、1 つのステップです (take例としてここで定義したループ印刷関数):

2.2. ステップ オーバー: シングルステップ実行 (実行#ステップ オーバーと比較すると、関数内での実行の違いは次のとおりです (ステップ オーバーは直接実行されます)

#2.3, コードにステップインします: (次のブレークポイントに直接ジャンプします)

## これは簡単に理解できます。ここには 3 つのブレークポイントがあるので、3 回デバッグして終了します:

#2.4. ステップアウト: 実行残りの関数を実行して前の関数にジャンプします

は関数内のシングルクリック関数です。ステップバイステップでデバッグする場合は、ステップアウトを使用して実行を一度に完了し、前の階層関数に戻ります。

#使用後、関数全体が直接実行されますが、プロセスは終了しません

関数の前の層に戻り、青い線を見てください。

以上がPythonでデバッグする方法は何ですか?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。