本篇文章给大家带来的内容是关于Python脚本的调试和分析(代码示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
调试和分析在Python开发中发挥重要作用 。调试器可帮助程序员分析完整的代码。调试器设置断点,而分析器运行我们的代码并向我们提供执行时间的详细信息,分析器将识别程序中的瓶颈。
Python调试技术
调试是一个解决代码中出现的问题并阻止软件正常运行的过程。在Python中,调试非常简单。Python调试器设置条件断点并一次调试一行源代码。我们将使用pdb Python标准库中的模块调试我们的Python脚本 。
为了更好地调试Python程序,可以使用各种技术。我们将讨论Python调试的四种技术:
- print() 声明:这是了解发生了什么的最简单方法,因此您可以检查已执行的内容。
- logging:这就像一个print声明,但有更多的上下文信息,所以你可以完全理解它。
- pdb debugger:这是一种常用的调试技术。使用的优点pdb是您可以pdb从命令行,解释器和程序中使用。
- IDE调试器:IDE具有集成调试器。它允许开发人员执行他们的代码,然后开发人员可以在程序执行时进行检查。
错误处理(异常处理)
在本节中,我们将学习Python如何处理异常。例外是程序执行期间发生的错误。每当发生任何错误时,Python都会生成一个异常,该异常将使用try ... except块进行处理。程序无法处理某些异常,因此会导致错误消息。现在,我们将看到一些异常示例。
在终端中,启动 python3交互式控制台,我们将看到一些异常示例:
student@ubuntu:~$ python3 Python 3.5.2 (default, Nov 23 2017, 16:37:01) [GCC 5.4.0 20160609] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> >>> 50 / 0 Traceback (most recent call last): File "", line 1, in ZeropisionError: pision by zero >>> >>> 6 + abc*5 Traceback (most recent call last): File "", line 1, in NameError: name 'abc' is not defined >>> >>> 'abc' + 2 Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: Can't convert 'int' object to str implicitly >>> >>> import abcd Traceback (most recent call last): File "", line 1, in ImportError: No module named 'abcd' >>>
这些是例外的一些例子。现在,我们将看到我们如何处理异常。
每当Python程序中发生错误时,都会引发异常。我们还可以使用raise关键字强制引发异常。
现在我们将看到一个try…except处理异常的块。在try块中,我们将编写可能生成异常的代码。在except块中,我们将为该异常编写解决方案。
语法 try…except如下:
try: statement(s) except: statement(s)
一个try块可以有多个except语句。我们也可以通过在except关键字后面输入例外名称来处理特定的例外。处理特定异常的语法如下:
try: statement(s) except exception_name: statement(s)
我们将创建一个exception_example.py 要捕获的脚本ZeropisionError。在脚本中编写以下代码:
a = 35 b = 57 try: c = a + b print("The value of c is: ", c) d = b / 0 print("The value of d is: ", d) except: print("pision by zero is not possible") print("Out of try...except block")
按如下所示运行脚本,您将获得以下输出:
student@ubuntu:~$ python3 exception_example.py The value of c is: 92 pision by zero is not possible Out of try...except block
调试器工具
Python支持许多调试工具:
- winpdb
- pydev
- pydb
- pdb
- gdb
- pyDebug
在本节中,我们将学习pdb Python调试器。pdbmodule是Python标准库的一部分,始终可供使用。
pdb调试器
该pdb模块用于调试Python程序。Python程序使用pdb交互式源代码调试器来调试程序。pdb设置断点并检查堆栈帧,并列出源代码。
现在我们将了解如何使用pdb调试器。有三种方法可以使用此调试器:
· 在解释器中
· 从命令行
· 在Python脚本中
我们将创建一个pdb_example.py脚本并在该脚本中添加以下内容:
class Student: def __init__(self, std): self.count = std def print_std(self): for i in range(self.count): print(i) return if __name__ == '__main__': Student(5).print_std()
以此脚本为例学习Python调试,我们将看到如何详细启动调试器。
在解释器中
要从Python交互式控制台启动调试器,我们使用run()或runeval()。
启动python3交互式控制台。运行以下命令以启动控制台:
$ python3
导入我们的 pdb_example脚本名称和pdb模块。现在,我们将使用run()并且我们将字符串表达式作为参数传递给run()Python解释器本身:
student@ubuntu:~$ python3 Python 3.5.2 (default, Nov 23 2017, 16:37:01) [GCC 5.4.0 20160609] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> >>> import pdb_example >>> import pdb >>> pdb.run('pdb_example.Student(5).print_std()') > (1)() (Pdb)
要继续调试,请continue在(Pdb)提示符后输入并按Enter键。如果你想知道我们可以在这里使用的选项,那么在(Pdb)提示后按两次Tab 键。
现在,输入后continue,我们将获得如下输出:
student@ubuntu:~$ python3 Python 3.5.2 (default, Nov 23 2017, 16:37:01) [GCC 5.4.0 20160609] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> >>> import pdb_example >>> import pdb >>> pdb.run('pdb_example.Student(5).print_std()') > (1)() (Pdb) continue 0 1 2 3 4 >>>
从命令行
运行调试器的最简单,最直接的方法是从命令行。我们的程序将作为调试器的输入。您可以从命令行使用调试器,如下所示:
$ python3 -m pdb pdb_example.py
从命令行运行调试器时,将加载源代码,它将停止在找到的第一行执行。输入continue以继续调试。这是输出:
student@ubuntu:~$ python3 -m pdb pdb_example.py > /home/student/pdb_example.py(1)() -> class Student: (Pdb) continue 0 1 2 3 4 The program finished and will be restarted > /home/student/pdb_example.py(1)() -> class Student: (Pdb)
在Python脚本中
前两种技术将在Python程序开始时启动调试器。但这第三种技术最适合长期运行的流程。要在脚本中启动调试器,请使用set_trace()。
现在,修改您的pdb_example.py 文件,如下所示:
import pdb class Student: def __init__(self, std): self.count = std def print_std(self): for i in range(self.count): pdb.set_trace() print(i) return if __name__ == '__main__': Student(5).print_std()
现在,按如下方式运行程序:
student@ubuntu:~$ python3 pdb_example.py > /home/student/pdb_example.py(10)print_std() -> print(i) (Pdb) continue 0 > /home/student/pdb_example.py(9)print_std() -> pdb.set_trace() (Pdb)
set_trace() 是一个Python函数,因此您可以在程序中的任何位置调用它。
因此,这些是启动调试器的三种方式。
调试基本程序崩溃
在本节中,我们将看到跟踪模块。跟踪模块有助于跟踪程序执行。因此,每当您的Python程序崩溃时,我们都可以理解崩溃的位置。我们可以通过将跟踪模块导入您的脚本以及命令行来使用它。
现在,我们将创建一个名为脚本trace_example.py并在脚本中编写以下内容:
class Student: def __init__(self, std): self.count = std def go(self): for i in range(self.count): print(i) return if __name__ == '__main__': Student(5).go()
输出如下:
student@ubuntu:~$ python3 -m trace --trace trace_example.py --- modulename: trace_example, funcname: trace_example.py(1): class Student: --- modulename: trace_example, funcname: Student trace_example.py(1): class Student: trace_example.py(2): def __init__(self, std): trace_example.py(5): def go(self): trace_example.py(10): if __name__ == '__main__': trace_example.py(11): Student(5).go() --- modulename: trace_example, funcname: init trace_example.py(3): self.count = std --- modulename: trace_example, funcname: go trace_example.py(6): for i in range(self.count): trace_example.py(7): print(i) 0 trace_example.py(6): for i in range(self.count): trace_example.py(7): print(i) 1 trace_example.py(6): for i in range(self.count): trace_example.py(7): print(i) 2 trace_example.py(6): for i in range(self.count): trace_example.py(7): print(i) 3 trace_example.py(6): for i in range(self.count): trace_example.py(7): print(i) 4
因此,通过trace --trace在命令行使用,开发人员可以逐行跟踪程序。因此,只要程序崩溃,开发人员就会知道崩溃的实例。
分析和计时程序
分析Python程序意味着测量程序的执行时间。它衡量每个功能所花费的时间。Python的cProfile模块用于分析Python程序。
cProfile模块
如前所述,分析意味着测量程序的执行时间。我们将使用cProfile Python模块来分析程序。
现在,我们将编写一个 cprof_example.py 脚本并在其中编写以下代码:
mul_value = 0 def mul_numbers( num1, num2 ): mul_value = num1 * num2; print ("Local Value: ", mul_value) return mul_value mul_numbers( 58, 77 ) print ("Global Value: ", mul_value)
运行程序,您将看到如下输出:
student@ubuntu:~$ python3 -m cProfile cprof_example.py Local Value: 4466 Global Value: 0 6 function calls in 0.000 seconds Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 cprof_example.py:1() 1 0.000 0.000 0.000 0.000 cprof_example.py:2(mul_numbers) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {built-in method builtins.exec} 2 0.000 0.000 0.000 0.000 {built-in method builtins.print} 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
因此,使用时cProfile,所有被调用的函数都将打印出每个函数所花费的时间。现在,我们将看到这些列标题的含义:
· ncalls: 通话次数
· tottime: 在给定函数中花费的总时间
· percall:商数tottime除以ncalls
· cumtime:在此和所有方面花费的累计时间 subfunctions
· percall:cumtime除以原始调用的商数
· filename:lineno(function):提供每个功能的相应数据
timeit
timeit是一个Python模块,用于计算Python脚本的一小部分。您可以从命令行调用timeit,也可以将timeit模块导入到脚本中。我们将编写一个脚本来计算一段代码。创建一个timeit_example.py脚本并将以下内容写入其中:
import timeit prg_setup = "from math import sqrt" prg_code = ''' def timeit_example(): list1 = [] for x in range(50): list1.append(sqrt(x)) ''' # timeit statement print(timeit.timeit(setup = prg_setup, stmt = prg_code, number = 10000))
使用timeit,我们可以决定我们要测量的代码片段。因此,我们可以轻松定义设置代码以及我们要单独执行测试的代码段。主代码运行100万次,这是默认时间,而设置代码只运行一次。
使程序运行得更快
有多种方法可以使Python程序运行得更快,例如:
- 描述您的代码,以便识别瓶颈
- 使用内置函数和库,因此解释器不需要执行循环
- 避免使用全局变量,因为Python在访问全局变量时非常慢
- 使用现有包
以上是Python脚本的调试和分析(代码示例)的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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