글의 첫 번째 부분에서는 Django 프레임워크에서 디버깅할 때 몇 가지 기본 팁을 소개했습니다. 이러한 기술은 문제를 신속하게 찾아 해결하는 데 유용하지만 경우에 따라 더 복잡한 문제를 해결하려면 더 고급 디버깅 기술이 필요합니다. 이 문서에서는 Django 애플리케이션의 문제를 더 잘 해결하는 데 도움이 되는 몇 가지 고급 디버깅 기술을 계속해서 살펴보겠습니다.
- pdb를 사용한 디버그
pdb는 Python용 표준 디버거이며 Django 프레임워크에서도 사용할 수 있습니다. pdb를 사용하면 실행 중에 프로그램을 중지하고 변수 값과 현재 스택 추적을 볼 수 있습니다. pdb를 사용하려면 중단점이 필요한 코드에 다음 코드를 삽입하기만 하면 됩니다.
import pdb; pdb.set_trace()
프로그램이 이 중단점까지 실행되면 프로그램이 중지되고 pdb의 대화형 디버깅 모드로 들어갑니다. 이 모드에서는 명령을 사용하여 변수를 보고, 코드를 실행하고, 특정 코드 줄을 건너뛸 수 있습니다.
- Django의 디버그 도구 모음 사용
Django의 디버그 도구 모음은 요청, 응답, SQL 쿼리에 대한 정보를 브라우저에 표시할 수 있는 매우 유용한 도구입니다. 디버그 도구 모음을 활성화하려면 settings.py 파일에 다음 코드를 추가하세요.
INSTALLED_APPS = [ # ... 'debug_toolbar', ] MIDDLEWARE = [ # ... 'debug_toolbar.middleware.DebugToolbarMiddleware', ]
또한 개발 환경에서는 urls.py 파일에 다음 코드도 추가해야 합니다.
if settings.DEBUG: import debug_toolbar urlpatterns = [ # ... path('__debug__/', include(debug_toolbar.urls)), ] + urlpatterns
디버그를 활성화한 후 도구 모음, 브라우저에서 앱을 열면 자동으로 페이지 상단에 나타납니다. 이를 사용하여 요청 및 응답 상태, SQL 쿼리 수 및 실행 시간과 같은 정보를 볼 수 있습니다.
- Django의 로깅 모듈 사용
Django의 로깅 모듈은 코드에 로깅을 추가하는 데 사용할 수 있는 유연한 로깅 도구입니다. 로깅을 사용하면 코드를 수정하지 않고도 로깅의 자세한 정도를 늘리거나 줄일 수 있습니다. 로깅을 사용하려면 다음 코드를 추가하기만 하면 됩니다.
import logging logger = logging.getLogger(__name__) logger.info('This is some information')
이렇게 하면 애플리케이션 로그에 메시지가 기록됩니다. 정보, 디버그, 경고, 오류 등 다양한 수준의 로깅을 사용할 수 있습니다. 또한 로거 개체를 사용하여 추가 정보를 추가하고 로깅 형식을 지정하는 등의 작업을 수행할 수도 있습니다.
- Django의 테스트 도구 사용하기
Django의 테스트 도구는 단위 테스트, 통합 테스트, 기능 테스트 등을 작성하고 실행하는 데 사용할 수 있는 강력한 테스트 프레임워크입니다. 테스트를 작성하기 위한 간단한 구문을 제공하고 테스트 실행, 테스트 적용 범위 보고서 생성 등을 위한 몇 가지 유용한 도구를 제공합니다. Django의 테스트 도구를 사용하려면 테스트 코드를 작성하고 명령줄에서 다음 명령을 실행하세요.
python manage.py test
그러면 모든 테스트 사례가 실행되고 테스트 결과와 테스트 적용 범위 보고서가 표시됩니다. 테스트 사례를 필터링하고 특정 테스트만 실행하는 등의 옵션도 있습니다.
결론
Django는 개발자가 프로그램에서 문제를 신속하게 찾아 해결하는 데 도움이 되는 다양한 디버깅 도구와 기술을 제공합니다. 이 문서에서는 pdb 디버깅 사용, Django의 디버그 도구 모음 사용, 로깅 사용 및 Django의 테스트 도구 사용을 포함한 몇 가지 고급 디버깅 기술을 소개합니다. 이러한 팁을 통해 복잡한 문제를 보다 효율적으로 해결하고 애플리케이션을 보다 안정적이고 신뢰할 수 있게 만들 수 있습니다.
위 내용은 Django Framework의 디버깅 팁(2부)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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