PySnooper 在 GitHub 上自嘲是一個“乞丐版”調試工具(poor man's debugger)。
一般情況下,在編寫 Python 代碼時,如果想弄清楚為什么 Python 代碼沒有按照預期執行、哪些代碼在運行哪些沒在運行、局部變量又是什么,我們會使用包含斷點和觀察模式等功能的調試器,或者直接使用 print 語句打印出來。
但上面的方法都比較麻煩,例如使用調試器需要進行繁瑣的設置,使用 print 打印也要很仔細。與它們相比,使用 PySnooper 只需為要調試的函數添加一個裝飾器即可,這樣就能獲得運行函數詳細的 log,包括執行的代碼行和執行時間,以及局部變量發生變化的確切時間。
之所以稱為“乞丐版”,相信是因為 PySnooper 使用起來十分簡單,開發者可以在任何龐大的代碼庫中使用它,而無需進行任何設置。只需添加裝飾器,并為日志輸出地址指定路徑。
GitHub項目地址
安裝
pip3 install pysnooper
import pysnooper @pysnooper.snoop() def number_to_bits(number): if number: bits = [] while number: number, remainder = divmod(number, 2) bits.insert(0, remainder) return bits else: return [0] number_to_bits(6)
返回日志如下
Starting var:.. number = 6
21:14:32.099769 call???????? 3 @pysnooper.snoop()
21:14:32.099769 line???????? 5???? if number:
21:14:32.099769 line???????? 6???????? bits = []
New var:....... bits = []
21:14:32.099769 line???????? 7???????? while number:
21:14:32.099769 line???????? 8???????????? number, remainder = divmod(number, 2)
New var:....... remainder = 0
Modified var:.. number = 3
21:14:32.099769 line???????? 9???????????? bits.insert(0, remainder)
Modified var:.. bits = [0]
21:14:32.099769 line???????? 7???????? while number:
21:14:32.099769 line???????? 8???????????? number, remainder = divmod(number, 2)
Modified var:.. number = 1
Modified var:.. remainder = 1
21:14:32.099769 line???????? 9???????????? bits.insert(0, remainder)
Modified var:.. bits = [1, 0]
21:14:32.099769 line???????? 7???????? while number:
21:14:32.099769 line???????? 8???????????? number, remainder = divmod(number, 2)
Modified var:.. number = 0
21:14:32.099769 line???????? 9???????????? bits.insert(0, remainder)
Modified var:.. bits = [1, 1, 0]
21:14:32.099769 line???????? 7???????? while number:
21:14:32.099769 line??????? 10???????? return bits
21:14:32.099769 return????? 10???????? return bits
PySnooper特征
如果標準錯誤輸出難以獲得,或者太長了,那么可以將輸出定位到本地文件:
@pysnooper.snoop('/my/log/file.log')
查看一些非本地變量的值:
@pysnooper.snoop(variables=('foo.bar', 'self.whatever'))
展示我們函數中調用函數的 snoop 行:
@pysnooper.snoop(depth=2)
將所有 snoop 行以某個前綴開始,更容易定位和找到:
@pysnooper.snoop(prefix='ZZZ ')
更可以用來獲取TensorFlow 的各種張量信息,十分強大。媽媽再也不用擔心我找不到bug啦!
(2019.5.7更新:有時會不起作用,不知是自己姿勢不對還是其他原因。)
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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