python debug调试,Python程序调试
本文主要介绍python对用IPython调试debug程序的详细讲解。有需要的朋友可以借鉴一下，希望能有所帮助。祝大家进步很大，早日升职加薪。
00-1010安装使用技巧及缺点参考链接ipython使用入门文章，主要介绍如何在程序代码中嵌入IPython进行调试，并分析优缺点。
用Python编程时，我会花大量的时间使用IPython及其强大的交互提示，不仅是一些一次性的计算，还有大量的实际编程和调试。我特别用它来进行一些探索性的编程，比如不熟悉的API，或者想知道程序在代码中特定位置的运行状态。
我不确定这种IPython调试方法有多普遍，但是我很少听其他人说起，所以我觉得值得分享一下。
目录
在使用之前，您需要将IPython安装到您当前的virtualenv:
pip安装ipython
安装
基本上有两种方法可以打开IPython提示符。
第一种是直接从终端运行它：
$ ipython
Python 3.9.5(默认，2021年7月1日，11:45:58)
有关详细信息，请键入“版权”、“信用”或“许可证”
IPython 8 . 3 . 0——一个增强的交互式Python。键入“？”寻求帮助。
在[1]:
在Django项目中，如果已经安装了IPython，也可以使用。/manage.py shell。好处是它会帮助你正确初始化Django。
如果您想探索编写一些“顶级”代码，例如，在不创建入口点的情况下编写一个新函数，那么这种方法非常有效。但是，我写的大部分代码都不是这样。很多时候，当我发现需要写代码的时候，我已经想好了10层函数调用3354，比如：
我正在一个Django应用程序中写一些视图代码，其中有一个请求对象——如果你在IPython提示符下从头开始，你不能轻易地重新创建这个对象。或者，模型层代码，比如save()方法内部的代码，它本身正在被你还没写的其他代码调用，比如Django admin或者某个signal。或者，在一次测试中，设置代码创建了很多打开IPython时无法使用的东西。对于这些情况，我使用第二种方法：
找到我想要修改、探索或调试的代码。这通常是我自己的代码，但也可能是第三方库。我一直习惯在virtualenv中工作，所以即使使用第三方库，我编辑器中的“转到定义”也会直接把我带到代码可写副本的定义区(不是用Python写的代码除外)。
插入IPython提示的代码并保存文件：
导入IPythonIPython.embed()
我将它绑定到编辑器中的一个功能键上。
因此，如果是Django视图，那么代码可能会这样结束：
定义联系我们(请求):
if request.method==POST:
form=ContactUsForm_class(请求。帖子)
if form.is_valid():
导入IPythonIPython.embed()
# …
以适当的方式触发代码。对于上述情况，首先你需要在终端运行Django server，然后打开网页，填写表格，按提交。对于测试，它将从终端运行特定的测试。对于命令行应用程序，它将直接运行应用程序。
在终点站，我会发现自己现在在IPython REPL，我可以继续：
弄清楚我需要写什么代码或者调试我困惑的代码。请注意，您可以在此REPL中编写和编辑多行代码3354。它不像编辑那样舒适，但没关系，
并且具有良好的历史记录支持。关于 IPython 及其更多特性，你可以在官方文档中了解它。
对于那些有其他语言背景的人来说，可能还值得指出的是，Python REPL 与普通 Python 并没有什么不同。你可以在普通 Python 中做的所有事情，比如定义函数和类，都可以在 REPL 中进行。
调试结束后，我可以将任何有用的片段从 REPL 复制回我的真实代码中，使用历史记录来查看我曾经输入的内容。
优点
这种方法的优点是：
当您实际拥有一个对象时，您可以更轻松地探索API和对象(APIs and objects)，而不是阅读关于对象的文档，或者编辑器的自动完成工具推断对象应该具有的内容。例如，Django的HttpRequest上有哪些属性和方法？你不必确保你有正确的类型注释，并且希望它们是完整的，或者假设值是什么——你已经有了对象，你可以检查它，用广泛的合适的制表符自动补全完成。你可以调用函数，看看它们是怎么做的。
例如，Django的请求对象通常有一个用户(user)属性，该属性不属于HttpRequest定义的一部分，因为它是在以后添加的。但它在REPL中是可见的。您可以直接探索程序的整体状态。这对于探索性编程和调试来说都是一个巨大的优势。
对于调试，pdb 和类似的调试工具和环境通常会为您提供the state of the system，并且它们更擅长单步执行多层代码。但我经常发现 IPython 提示的功能和舒适性对于探索和寻找解决方案要好得多。
这种环境的感觉并不像Lisp中REPL驱动的编程那样流畅，但我仍然觉得它非常有趣和高效。与许多其他方法相比，比如迭代代码，然后进行手动或自动测试，它将反馈循环的延迟从几秒或几分钟减少到几毫秒，这是巨大的效率提升。
提示和不足
IPython 有很多很酷的特性可以在 REPL 环境中帮助你，比如%autoreload和许多其他很酷的魔法。你应该花时间去了解他们！
在多线程（或多进程）环境中，IPython 提示表现不是很好。如果可能的话，关闭多线程，或者确保你没有遇到那个问题。
如果您确实在终端中搞砸了，您可能需要手动找到要杀死的进程并在终端中进行重置。
使用 Django 开发服务器：
它默认是多线程的，所以要么确保你不会多次点击视图代码，要么使用--nothreading。
当心自动重新加载，如果你在启动时仍然处于 IPython 提示符中，它会搞砸你。要么使用 --noreload 要么确保在执行任何会触发重新加载的操作之前干净地退出 IPython。
当心捕获标准输入/输出的环境，这会破坏这种功能。
pytest 默认捕获标准输入并破坏一些事物。您可以使用 -s 将其关闭。此外，如果您使用的是 pytest-xdist，您应该记得使用 -n0 来关闭多个进程。
使用 IPython.embed() 时，由于 Python 的限制，存在一个烦人的错误，涉及闭包和未定义的名称。它经常在使用生成器表达式时出现，但在其他时候也是如此。它通常可以通过以下方式解决：
globals().update(locals())
参考链接
REPL Python programming and debugging with IPython
以上就是python使用IPython调试debug程序的详细内容，更多关于IPython调试debug的资料请关注盛行IT软件开发工作室其它相关文章！
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