python--debug神器pysnooper
西西嘛呦 人气:0使用它你可以获得什么优势:
(1)无需用print就可以获得变量的值;
(2)以日志地形式进行保存,方便随时查看;
(3)可以根据需要,设置调用函数的深度;
(4)多个函数的日志,可以设置前缀进行标识;
1.安装
pip install pysnooper
2.官方代码
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)
我们可以看到程序运行到哪一步, 以及到那一步时相关变量的值。
若果你不想追踪整个函数,你可以像这样使用:
def foo(): lst = [] for i in range(10): lst.append(random.randrange(1, 1000)) with pysnooper.snoop(): lower = min(lst) upper = max(lst) mid = (lower + upper) / 2 print(lower, mid, upper) foo()
查看一下其源代码,发现其具有一下参数:
- output参数。该参数指定函数运行过程中产生的中间结果的保存位置,若该值为空,则将中间结果输出到控制台。
- watch参数。该参数是vector类型, 因为在默认情况下,装饰器只跟踪局部变量,要跟踪非局部变量,则可以通过该字段来指定。默认值为空vector。
- watch_explode参数:展开显示对象的属性或者列表/字典的值。
- depth参数。该参数表示需要追踪的函数调用的深度。在很多时候,我们在函数中会调用其他函数,通过该参数就可以指定跟踪调用函数的深度。默认值为1。
- prefix参数。该参数用于指定该函数接口的中间结果前缀。当多个函数都使用的该装饰器后,会将这些函数调用的中间结果保存到一个文件中,此时就可以通过前缀过滤不同函数调用的中间结果。默认值为空字符串。
- thread_info参数,在多线程应用程序上,确定在输出中监听到哪个线程。
- custom_repr参数,PySnooper支持装饰生成器。它将自动将修饰符应用于所有方法。(不包括属性和其他特殊情况。)
- max_variable_length参数,默认情况下,变量和异常被截断为100个字符。
- nomarlize参数,删除所有与机器相关的数据(路径,时间戳,内存地址),以便与其他跟踪轻松进行比较。
例子1:
@pysnooper.snoop() def test(n): if n==1: return 1 if n==2: return 2 return test(n-1)+test(n-2) test(4)
例子2:
@pysnooper.snoop("quick_sort.txt") def quick_sort(a): if len(a)<=1: return a tmp=a[0] left = [i for i in a[1:] if i<=tmp] right = [i for i in a[1:] if i > tmp] return quick_sort(left)+[tmp]+quick_sort(right) quick_sort([3,5,9,4,7,2,8])
输出比较长,就不显示全部的结果了。
例子3:
class Foo(object): def __init__(self): self.num1 = 0 self.num2 = 0 self.sum_value = 0 def add(self, num1, num2): return num1 + num2 @pysnooper.snoop(output="debug.log", watch=("self.num1", "self.num2", "self.sum_value")) def multiplication(self, num1, num2): self.num1 = num1 self.num2 = num2 sum_value = 0 for i in range(0, num1): sum_value = self.add(sum_value, num2) self.sum_value = sum_value return sum_value foo = Foo() foo.multiplication(3, 4)
注意前缀名字变了,以及全局变量的值。
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