프로그래머가 한 번에 프로그램을 작성하고 정상적으로 실행할 수 있는 확률은 기본적으로 1%를 넘지 않을 정도로 매우 작습니다. 수정해야 할 다양한 버그가 항상 존재합니다. 어떤 버그는 매우 간단합니다. 어떤 버그는 매우 복잡합니다. 따라서 오류가 발생했을 때 어떤 변수가 올바른 값을 가지고 있는지 알아야 합니다. 버그를 수정하기 위해 프로그램을 디버깅하는 완전한 수단입니다. 프로그래밍에서는 이 방법을 디버깅 명령이라고 합니다.
첫 번째 방법은 간단하고 직접적이며 조잡하고 효과적입니다. print()를 사용하여 문제가 있을 수 있는 변수를 인쇄하고 살펴보는 것입니다.
def foo(s): n = int(s) print('>>> n = %d' % n) return 10 / ndef main(): foo('0') main()
실행 후 출력에서 인쇄된 항목을 찾습니다. 변수 값:
$ python err.py >>> n = 0 Traceback (most recent call last): ... ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
print() 사용의 가장 큰 단점은 나중에 삭제해야 한다는 것입니다. 프로그램을 실행하면 실행 결과에도 많은 정크 정보가 포함됩니다. 그래서 두 번째 방법이 있습니다.
Assertion
Assert는 보기를 지원하기 위해 print()가 사용되는 모든 곳에서 사용할 수 있습니다. :
def foo(s): n = int(s) assert n != 0, 'n is zero!' return 10 / ndef main(): foo('0')
assert는 표현식 n != 0이 True여야 함을 의미합니다. 그렇지 않으면 프로그램 작동 논리에 따라 다음 코드가 확실히 잘못될 것입니다.
어설션이 실패하면 Assertion 문 자체에서 AssertionError가 발생합니다.
$ python err.py Traceback (most recent call last): ... AssertionError: n is zero!
프로그램이 어설션으로 가득 차 있으면 print()보다 나을 것이 없습니다. 그러나 -O 매개변수를 사용하면 Python 인터프리터를 시작할 때 어설션을 끌 수 있습니다.
$ python -O err.py Traceback (most recent call last): ... ZeroDivisionError: division by zero
해제한 후에는 모든 어설션 문을 패스로 볼 수 있습니다.
logging
print()를 로깅으로 바꾸는 것이 세 번째 방법입니다. 주장과 비교하면 로깅은 오류를 발생시키지 않으며 파일로 출력할 수 있습니다. #🎜🎜 #
import logging s = '0' n = int(s) logging.info('n = %d' % n) print(10 / n)logging.info()는 텍스트를 출력할 수 있습니다. 실행해 보면 ZeroDivisionError 외에는 정보가 없는 것을 확인할 수 있습니다. 무슨 일이야? 걱정하지 마세요. 로깅을 가져온 후 구성 줄을 추가하고 다시 시도하세요.
import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO)출력 보기:
$ python err.py INFO:root:n = 0 Traceback (most recent call last): File "err.py", line 8, in <module> print(10 / n) ZeroDivisionError: division by zero이것은 디버그, 정보, 경고, 오류 등을 포함한 로깅 정보 수준을 지정할 수 있는 로깅의 이점. level=INFO를 지정하면 login.debug가 작동하지 않습니다. 같은 방식으로 level=WARNING을 지정한 후에는 디버그 및 정보가 작동하지 않습니다. 이런 방식으로 다양한 수준의 정보를 삭제하지 않고도 안전하게 출력할 수 있으며 최종적으로 어떤 수준의 정보가 출력되는지 제어할 수 있습니다. 로깅의 또 다른 이점은 간단한 구성을 통해 콘솔, 파일 등 동시에 다른 위치에 명령문을 출력할 수 있다는 것입니다.
위 내용은 파이썬 디버깅 방법은 무엇인가요? 파이썬 디버깅 명령어 사용법을 3분만에 알려드리겠습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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