在 Python 中也可以像 gcc/gdb 那样调试程序,只要在运行 Python 程序时引入 pdb 模块(假设要调试的程序名为 d.py):
代码如下:
$ vi d.py
#!/usr/bin/python
def main():
i, sum = 1, 0
for i in xrange(100):
sum = sum + i
print sum
if __name__ == '__main__':
main()
$ python -m pdb d.py
运行上面的命令后进入以下界面,可以输入类似 gdb 的命令来改变程序的执行流程:
代码如下:
$ python -m pdb 1.py
> d.py(3)()
-> def main():
(Pdb)
list 显示程序的最近代码段:
代码如下:
(Pdb) list
1 #!/usr/bin/python
2
3 -> def main():
4 i, sum = 1, 0
5 for i in xrange(100):
6 sum = sum + i
7 print sum
8
9 if __name__ == '__main__':
10 main()
[EOF]
next 或者 n 执行下一行代码:
代码如下:
(Pdb) next
> d.py(9)()
-> if __name__ == '__main__':
用 break 在第6行设置一个断点:
代码如下:
(Pdb) break d.py:6
Breakpoint 1 at d.py:6
(Pdb) list
1 #!/usr/bin/python
2
3 def main():
4 i, sum = 1, 0
5 -> for i in xrange(100):
6 B sum = sum + i
7 print sum
8
9 if __name__ == '__main__':
10 main()
[EOF]
如果想在函数处设置断点:
代码如下:
(Pdb) break d.main
d.py:3
(Pdb) list
1 #!/usr/bin/python
2
3 B def main():
4 -> i, sum = 1, 0
5 for i in xrange(100):
6 sum = sum + i
7 print sum
8
9 if __name__ == '__main__':
10 main()
[EOF]
还可以给断点加条件,比如设置条件只有当 sum > 50 的时候才 break:
代码如下:
(Pdb) break d.py:6, sum > 50
Breakpoint 1 at d.py:6
如果想查看某个变量的值,可以用 pp 命令打印出来:
代码如下:
(Pdb) step
> d.py(5)main()
-> for i in xrange(100):
(Pdb) pp sum
0
可以直接在程序里使用 pdb 模块,import pdb 后 pdb.set_trace():
代码如下:
#!/usr/bin/python
import pdb
def main():
i, sum = 1, 0
for i in xrange(100):
sum = sum + i
pdb.set_trace()
print sum
if __name__ == '__main__':
main()
这样只要运行程序 ./d.py 就可以直接运行到 print sum 处:
代码如下:
$ ./d.py
> d.py(9)main()
-> print sum
(Pdb)
总结

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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