Python ラムダ式のデバッグのヒント: 問題の原因を素早く特定する

ラムダ式は、コードを簡素化し、読みやすくするために使用できる python の非常に便利な匿名関数です。ただし、ラムダ式をデバッグする場合、いくつかの課題に遭遇する可能性があります。この記事では、問題の原因を迅速に特定してこれらの課題を解決し、デバッグ効率とコード品質を向上させるのに役立つ 5 つの効果的でわかりやすいテクニックを紹介します。

1. Python の使用組み込みデバッガ (pdb)

Python の組み込みデバッガー (pdb) は、ラムダ式を含むあらゆる Python コードをデバッグするために使用できる非常に強力な

ツール です。 pdb を使用すると、ブレークポイントを設定し、変数の値を検査し、コードをステップ実行できます。 pdb を使用するには、コードに Breakpoint() ステートメントを追加し、コマンド ラインから python -m pdb filename.py を実行するだけです。

たとえば、次のコードは、pdb を使用して Lambda 式をデバッグする方法を示しています。 リーリー

このコードをデバッグするには、filter() 関数の Lambda 式の前に Breakpoint() ステートメントを追加し、コマンド ラインで python -m pdb filename.py を実行します。コードがbreakpoint()ステートメントまで実行されると、プログラムは実行を停止します。コマンドラインでpdbコマンドを使用すると、変数の値を確認し、コードをステップ実行できます。

ログを使用する

Logging は、Python のもう 1 つの非常に便利なデバッグ ツールで、コードの実行プロセスを記録するために使用できます。ロギングを使用すると、変数の値、関数呼び出しに関する情報、およびエラー メッセージを出力できます。ロギングを使用するには、コードにlogging.basicConfig()ステートメントを追加し、コード内でlogging.info()、logging.warning()、logging.error()およびその他の関数を使用して情報を出力します。

たとえば、次のコードは、ログを使用して Lambda 式をデバッグする方法を示しています。 リーリー

このコードをデバッグするには、logging.basicConfig() ステートメントをコードに追加し、コード内でlogging.info() 関数を使用して変数の値を出力します。コードが実行されると、コンソールに出力情報が表示されるので、問題の原因をすぐに特定できます。

assertiを使用する

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