Beim Erstellen von Softwareanwendungen mit Python erleben Entwickler häufig Szenarien, in denen ihr Python-Code nicht wie erwartet funktioniert und Fehler aufweist. In solchen Fällen verwenden Entwickler Python-Debugger, um den Code zu überprüfen und den Unterschied zwischen dem tatsächlichen Status der Softwareanwendung und ihrem erwarteten Verhalten zu erkennen.
Durch das Debuggen mit Python-Debuggern identifizieren und beheben Entwickler die Fehler im Python-Code und stellen das reibungslose Funktionieren von Python-Softwareanwendungen sicher. Entwickler verwenden Python-Debugger, um Fehler und ihren Lösungsprozess zu identifizieren, sodass Entwickler Probleme schnell beheben können.
Es gibt mehrere Python-Debugger auf dem Markt für die Ausführung von Debugging-Prozessen. Allerdings ist es am schwierigsten, das Beste zu finden. Um dieses Problem anzugehen, haben wir eine Liste der zehn besten Python-Debugger für 2024 mit ihren wichtigsten Funktionen zusammengestellt.
Überblick über das Debuggen
Debugging im Softwareentwicklungsprozess ist die Methode zur Identifizierung und Behebung von Fehlern in Softwareanwendungen. Dies ist der wichtigste Prozess, da er die frühzeitige Identifizierung kritischer Fehler ermöglicht, die andernfalls zu kostspieligen Korrekturen und Verzögerungen bei der Softwareversion führen würden.
Hier überprüfen die Entwickler den Programmcode und finden etwaige Fehler in der nicht funktionierenden Softwareanwendung. Obwohl das Debuggen zeitaufwändig und komplex ist, darf es in der Softwareentwicklung nicht ignoriert oder übersehen werden.
Was ist ein Python-Debugger?
Python-Debugger ist das Tool, das den Debugging-Prozess im Python-Code durchführt. Dazu gehört vor allem die Erkennung von Syntax-, Semantik- und Laufzeitfehlern, die den Code funktionsunfähig machen. Entwickler verwenden solche Python-Debugger, um die Ausführung des Python-Codes anzuhalten und jederzeit verschiedene Variablen, Ausdrücke und Zustände des Programms auszuwerten.
Mit einem Python-Debugger ist es möglich, die Fehlerquelle zu beseitigen und die Funktionsweise des Codes zu verstehen. Ohne Python-Debugger wird es für den Entwickler jedoch schwierig und zeitaufwändig, die Fehler zu beheben, hauptsächlich aufgrund der großen Komplexität der Codebasis.
Im Folgenden werden wir einige der besten Python-Debugger für den Einsatz im Jahr 2024 auflisten.
Beste Python-Debugger für 2024
Python wird sowohl für die Website- als auch für die mobile App-Entwicklung verwendet. Daher müssen Entwickler im Entwicklungsprozess Python-Debugger verwenden, um Codeprobleme zu debuggen und zu beheben. Heutzutage steht eine große Anzahl von Python-Debuggern zur Verfügung, die Entwicklern helfen.
Hier sind die besten Python-Debugger, nach denen Sie im Jahr 2024 suchen sollten:
pdb – Der Python-Debugger
Der Python Debugger (pdb) ist einer der besten Python-Debugger mit einem integrierten nativen Debugger, der Entwicklern hilft, Fehler effektiv zu erkennen. Das Modul pdb führt einen interaktiven Quellcode-Debugger ein, der für Python-Programme entwickelt wurde.
Es ist ein integraler Bestandteil der Standardbibliothek, die bei der Installation auf Ihrer Workstation mit Python geliefert wird. Darüber hinaus bietet dieser Python-Debugger eine Reihe zusätzlicher Befehle, die Sie bei der Python-Entwicklung unterstützen.
Eigenschaften:
Unterstützt das Setzen von bedingten Haltepunkten und ermöglicht Einzelschritte auf Quellzeilenebene.
Kommt mit der Funktion pdb.set_trace(), um die Programmausführung zu stoppen und so die Grundursache von Fehlern effektiv zu identifizieren.
Verwendet Befehle wie „Weiter“, „Schritt“ und „Fortfahren“ und ermöglicht so eine präzise Kontrolle über die Programmausführung.
Ermöglicht die Auswertung der Stack-Frames, Quellcode-Auflistungen und die Überprüfung von beliebigem Python-Code im Kontext eines beliebigen Stack-Frames.
Unterstützt Post-Mortem-Debugging und kann unter Programmsteuerung aufgerufen werden.
Ermöglicht Entwicklern, die Programmausführung anzuhalten, Variablen zu messen und den Code zu durchlaufen, um Probleme zu identifizieren und zu beheben.
Bietet die Möglichkeit, Haltepunkte und Befehle über Debugging-Sitzungen hinweg beizubehalten und neu zu laden und so Ihrem Debugging-Prozess eine Ebene der Kontinuität hinzuzufügen.
PyCharm
PyCharm ist eine der beliebtesten Webentwicklungs-IDEs für Python. Es umfasst verschiedene Tools wie einen integrierten Debugger, Test Runner, Python-Profiler, integrierte Datenbanktools, integrierte Terminals und andere. Es ermöglicht Ihnen, qualitativ hochwertigen Code zu schreiben und den Softwareentwicklungsprozess zu optimieren.
Eigenschaften:
Ermöglicht Ihnen die Ausführung verschiedener Tests, sei es eine Testdatei, eine einzelne Testklasse, eine Methode oder alle Tests in einem Ordner.
Ermöglicht Ihnen das Einrichten von Haltepunkten, das Überprüfen von Variablen und das Navigieren durch Ihren Code, um Probleme effizient zu identifizieren und zu lösen.
Ermöglicht die Visualisierung der Ergebnisse im grafischen Test-Runner, komplett mit Ausführungsstatistiken und nahtloser Testcode-Navigation.
Bietet Syntaxhervorhebung für Python und erleichtert die Unterscheidung von Schlüsselwörtern, Variablen und anderen Elementen in Ihrem Code.
Bietet Funktionen wie „Zur Definition gehen“ und „Verwendungen suchen“, um durch Ihre Codebasis zu navigieren.
Ermöglicht Code-Refactoring mit Tools zum Umbenennen von Variablen, Extrahieren von Methoden und mehr.
Bietet intelligente Vorschläge zur Codevervollständigung und hilft so, Code schneller und mit weniger Fehlern zu schreiben.
Bietet umfassende Unterstützung für das Schreiben und Ausführen von Tests und lässt sich nahtlos in beliebte Python-Test-Frameworks wie Unittest, Pytest und Nose integrieren.
VS-Code-Debugger
Dies gilt als einer der besten Python-Debugger und ist mit einer Erweiterung in die VS Code IDE integriert, die das Debuggen von Python-Code ermöglicht. Zu seinen Funktionen gehören schrittweises Debuggen, Haltepunkte, Variablenprüfung und zusätzliche Tools für Code-Hervorhebung, Linting und automatische Vervollständigung. Es ist eine beliebte Wahl unter Entwicklern, die einen Code-Editor suchen, der nahtlos in Debugging-Funktionen integriert ist.
Eigenschaften:
Setzt Haltepunkte in Ihrem Python-Projekt, indem Sie einfach in den Balken neben der gewünschten Zeile zur Überprüfung klicken.
Bewertet den Fluss der Codeausführung, um Fehler effizienter zu finden.
Ermöglicht Benutzern, den Wert der Variablen (lokal, global und Klasse) zum Zeitpunkt der Codeausführung anzuzeigen.
Fängt und behandelt Ausnahmen während Debugging-Sitzungen und bietet Einblick in unerwartete Fehler in Ihrem Code.
Startet oder stoppt die Debugging-Sitzung jederzeit neu und ermöglicht so ein iteratives Debugging und eine Fehlerbehebung.
Debuggt Multithread-Python-Anwendungen und unterstützt das schrittweise Durchlaufen von Code in verschiedenen Threads.
Definiert Überwachungsausdrücke, um bestimmte Variablen oder Ausdrücke zu überwachen und ihre Werte zu verfolgen, während Sie den Code durchlaufen.
PyDev
PyDev ist eine Open-Source-IDE, die die Django-Anwendungen unterstützt. Es handelt sich um einen weiteren der besten Python-Debugger, der Codeanalysen und -tests durchführt und Code-Refactoring-Tools bietet. Dieser Debugger basiert auf der Eclipse-Plattform und bietet eine Entwicklungsumgebung für Python-Programmierer.
Eigenschaften:
Bietet eine intelligente Code-Vervollständigungsfunktion, die ein schnelleres und genaueres Schreiben von Code ermöglicht.
Bietet eine statische Codeanalyse, die potenzielle Fehler identifizieren und Verbesserungsvorschläge liefern kann, wodurch die Erstellung von qualitativ hochwertigem Code unterstützt wird.
Unterstützt Plugins, mit denen PyDev um zusätzliche Funktionen erweitert werden kann, einschließlich Kompatibilität mit beliebten Python-Frameworks wie Django und Flask.
Bietet robuste Debugging-Funktionen, einschließlich Unterstützung für Multithread- und Remote-Debugging.
Unterstützt Django-Anwendungen für Code-Analyse-, Test- und Refactoring-Tools.
ipdb
Internet Pinball Machine Database oder ipdb ist einer der besten Python-Debugger, den Entwickler zum Debuggen in die Python-Shell integrieren können. Mit diesem Python-Debugger können Entwickler ganz einfach Schritt für Schritt zu ihrem Code navigieren, Haltepunkte festlegen und Variablen in Echtzeit messen. Er unterscheidet sich von anderen Python-Debuggern dadurch, dass er innerhalb des Python-Interpreters arbeitet, was seine Verwendung vereinfacht und ihn mit verschiedenen Tools kompatibel macht.
Eigenschaften:
IPdb lässt sich in den Python-Debugger und die IPython-Shell integrieren und ermöglicht eine vollständige Debugging-Umgebung.
Ermöglicht Entwicklern, den Debugger direkt über die IPython-Eingabeaufforderung zu starten und so nahtlos zwischen dem Debuggen und der interaktiven Erkundung ihres Codes zu wechseln.
Bietet wichtige Debugging-Funktionen wie das Setzen von Haltepunkten, das Durchlaufen der Codeausführung und das Überprüfen von Variablen und ermöglicht so eine einfache Identifizierung und Lösung von Problemen in Python-Programmen.
Optimiert den Debugging-Workflow und bietet Python-Entwicklern ein effizienteres und produktiveres Debugging-Erlebnis.
pdb
pdb gehört zu den besten Python-Debuggern, die das Standard-pdb-Modul nutzen. Seine erweiterten Funktionen und Verbesserungen optimieren das Debuggen und Analysieren von Python-Code. Als Erweiterung des pdb-Moduls der Standardbibliothek bleibt die Kompatibilität erhalten und es werden mehrere neue Funktionen eingeführt, um Ihre Debugging-Reise zu verbessern.
Eigenschaften:
Erleichtert das Lesen von Code im Debugger durch Farbcodierung (erfordert Pygments-Bibliothek).
Hilft Ihnen, die Eingabe von Ausdrücken schneller zu beenden, indem während der Eingabe Vervollständigungen vorgeschlagen werden.
Behält die aktuelle Codezeile im Fokus, während Sie durch die Codeliste scrollen, und verbessert so die Navigation.
Versteht Ihre Befehle, ohne dass Präfixe wie „p“ (drucken) oder „c“ (weiter) erforderlich sind, was die Interaktion vereinfacht.
Ermöglicht Ihnen, das Erscheinungsbild des Debuggers anzupassen, einschließlich der Aktivierung/Deaktivierung von Funktionen und der Auswahl von Farben.
Trepan
Es handelt sich um ein auf Python 3 basierendes Debugging-Tool, das für seine Debugging-Funktionen zur einfachen Identifizierung und Behebung von Fehlern im Python-Programm bekannt ist. Trepan gilt als einer der besten Python-Debugger und verfügt über eine interaktive Befehlszeilenschnittstelle, die es Entwicklern ermöglicht, Code zu durchlaufen, Haltepunkte zu definieren und Variablen zu überprüfen. Mit diesen Tools können Entwickler Einblick in die Funktionsweise des Programms gewinnen und den Ablauf der Codeausführung verwalten.
Eigenschaften:
Bietet eine interaktive Shell zum Auswerten und Anpassen des Programmstatus während der Laufzeit.
Ermöglicht die zeilenweise Navigation durch den Code und ermöglicht so die vollständige Kontrolle über den Ausführungsfluss.
Ermöglicht das Setzen von Haltepunkten an einer beliebigen Stelle im Python-Code, unabhängig davon, ob es sich um Funktionen, Klassen oder Module handelt.
Identifiziert Probleme wie falsche Zuweisungen oder unerwartete Werte durch Überprüfung von Variablenwerten.
Integration mit gängigen Texteditoren und IDEs wie Vim, Emacs und PyCharm, was ein bequemes Code-Debugging innerhalb der bevorzugten Entwicklungsumgebung ermöglicht.
Wertet Ausdrücke aus und ermöglicht die Ausführung von Python-Code im Programmkontext.
madbg
Es handelt sich um einen Remote-Debugger, der für Python entwickelt wurde. Es ermöglicht ein vollständiges Remote-TTY-Erlebnis, die Übertragung von Tastatursignalen an den Debugger, die Tab-Vervollständigung, den Befehlsverlauf, die Zeilenbearbeitung und verschiedene andere Funktionen. Darüber hinaus verfügt es über die Funktionen des IPython-Debuggers, was seine Debugging-Fähigkeiten verbessert und ihn zu einem der besten Python-Debugger macht.
Eigenschaften:
Führt den IPython-Debugger mit all seinen Funktionen aus.
Erleichtert die präventive Bindung an laufende Programme, ohne dass GDB erforderlich ist, eine Abkehr von herkömmlichen Ansätzen.
Wirkt sich nur minimal auf das debuggte Programm aus, wird jedoch noch nicht für die Bereitstellung in Produktionsumgebungen empfohlen.
Bietet TTY-Funktionen, auch wenn das debuggte Programm als Daemon oder außerhalb einer Terminalumgebung arbeitet.
wbd
Als nächstes steht wbd auf unserer Liste der besten Python-Debugger. Es handelt sich um einen Web-Debugger, der auf einem Client-Server-Modell basiert. Der wbd-Server verwaltet die Debugging-Funktion und die Browserverbindung über WebSockets. Dies ist auf dem Tornado-Framework aufgebaut.
wbd ist kompatibel mit Python 2 (2.6, 2.7), Python 3 (3.2, 3.3, 3.4, 3.5) und Pypy. Darüber hinaus bietet es die Flexibilität, ein Python 2-Programm mithilfe eines WDB-Servers zu debuggen, der unter Python 3 ausgeführt wird, und umgekehrt. Es ermöglicht auch das Debuggen eines Programms auf einem Computer mit einem Debugging-Server, der auf einem anderen Computer gehostet wird und über eine Webseite auf einem dritten Computer zugänglich ist.
Eigenschaften:
Bietet eine webbasierte Schnittstelle zum effektiven Debuggen von Python-Code, auf die über den Webbrowser zugegriffen werden kann.
Ermöglicht Ihnen, den WBD-Server mit dem lokalen Computer zu verbinden und den auf Remote-Servern ausgeführten Code zu debuggen.
Setzt Haltepunkte für den Code, um die Codeausführung zu einem bestimmten Zeitpunkt zu stoppen.
Stellt eine HTTP-API zur Verfügung, um die Debugging-Sitzung programmgesteuert zu steuern.
Wird mit Python REPL (Read-Eval-Print Loop) direkt im Debugger verknüpft.
Debuggt Multithread-Python-Apps.
Integration mit verschiedenen Python-Web-Frameworks wie Flask und Django.
Verwendet WebSockets, um den laufenden Python-Code über den Webbrowser zu debuggen.
IPython
Es ist nicht in erster Linie ein Python-Debugger, sondern fungiert als interaktive Shell für Python. Es bietet jedoch weiterhin erweiterte Debugging-Funktionen, einschließlich Schritt-für-Schritt-Debugging, interaktives Debugging und Post-Mortem-Debugging.
IPython wurde 2001 von Fernando Perez entwickelt und entwickelte sich zu einem erweiterten Python-Interpreter. Die Einführung des IPython Notebook im Jahr 2011 brachte eine webbasierte Schnittstelle zum IPython-Terminal, während im Jahr 2014 Project Jupyter als abgeleitetes Projekt von IPython erschien.
Eigenschaften:
Dient als Hauptkernel für Jupyter Notebook und andere Front-End-Tools innerhalb von Project Jupyter.
Bietet Objekt-Selbstprüfungsfunktionen und ermöglicht die Laufzeitprüfung von Objekteigenschaften.
Enthält ein magisches Befehlssystem zur Steuerung von Python-Umgebungen und zur Ausführung von Betriebssystemaufgaben.
Bietet Post-Mortem-Debugging-Funktionalität, um den Programmstatus an Fehlerpunkten zu untersuchen.
Enthält Profilierungstools zur Analyse der Codeleistung.
Verfügt über eine robuste Tab-Vervollständigungsfunktion zum Erkunden verfügbarer Objektmethoden, Attribute und Funktionen.
Bei der Auswahl von Python-Debuggern zu berücksichtigende Faktoren
Die Auswahl der besten Python-Debugger zum Debuggen von Code ist von entscheidender Bedeutung. Dies wirkt sich erheblich auf die Effizienz und Effektivität des Debugging-Prozesses aus. Bei der Bewertung, welcher Debugger am besten zu den individuellen Anforderungen passt, müssen verschiedene Faktoren berücksichtigt werden. Einige davon sind:
Wählen Sie den Python-Debugger, der ein einfaches und intuitives Debugging-Erlebnis bietet. Dies vereinfacht den Prozess der frühzeitigen Identifizierung und Behebung von Codefehlern.
Überprüfen Sie die Kompatibilität des Debuggers mit Ihrer Python-Version, Ihrem Betriebssystem und Ihrem Hardware-Setup, um eine nahtlose Integration sicherzustellen.
Evaluieren Sie den Python-Debugger, der in die ausgewählte Entwicklungsumgebung integriert werden kann.
Priorisieren Sie die Python-Debugger, die Funktionen wie Variablenprüfung, Haltepunkte und zeilenweise Codeausführung bieten.
Suchen Sie nach Debuggern, die von einer starken Community aus Benutzern und Entwicklern unterstützt werden, zusammen mit umfassendem Support und Dokumentation.
Berücksichtigen Sie die Kosten des Debuggers, vor allem, wenn Sie innerhalb der Budgetbeschränkungen arbeiten oder zu einem Open-Source-Projekt beitragen.
Die Berücksichtigung dieser Faktoren verbessert den Debugging-Prozess und spielt eine entscheidende Rolle bei der Erleichterung effektiver Tests. In der vielfältigen Technologiewelt von heute stoßen Entwickler und Tester häufig auf spezifische UI-Fehler, wenn sie mit verschiedenen Browsern, Geräten und Plattformkombinationen arbeiten. Beispielsweise könnte ein Entwickler oder Tester beim Testen einer Python-Website in Chrome unter macOS auf einen Fehler stoßen. Um solche Probleme schnell zu beheben, müssen sie möglicherweise das Rendering auf verschiedenen macOS-Versionen überprüfen. Allerdings ist es für Entwickler und Tester nicht immer praktisch, zu Testzwecken direkt auf lokale macOS-Versionen zuzugreifen.
Der Aufbau einer robusten Testinfrastruktur zum Testen und Debuggen von Python-basierten Softwareanwendungen über verschiedene Permutationen von Browsern, Geräten und Betriebssystemkombinationen hinweg kann eine Herausforderung sein. Um diese Herausforderung zu meistern, können sich Entwickler und Tester für cloudbasierte Lösungen entscheiden, um ihre Python-Websites oder -Apps in der Cloud zu debuggen und zu testen. Eine solche cloudbasierte Plattform zum Debuggen und Testen ist LambdaTest.
LambdaTest ist eine KI-gestützte Testorchestrierungs- und Ausführungsplattform, die es Entwicklern und Testern ermöglicht, Python-basierte Websites und mobile Apps in einem Remote-Testlabor mit 3000 realen Desktop- und Mobilumgebungen im großen Maßstab zu debuggen und zu testen.
Das Bild unten bietet einen Ausschnitt der auf der LambdaTest-Online-Browserfarm verfügbaren Infrastruktur und zeigt eine Live-Chrome-Sitzung, die auf einem echten macOS Sonoma läuft.
Es bietet eine cloudbasierte Testplattform, die Entwickler und Tester für Online-Debugging und Tests nutzen können. Diese Plattform ermöglicht es ihnen, Websites in verschiedenen Browsern zu testen und gleichzeitig Probleme in verschiedenen Browsern, Browserversionen und Betriebssystemen zu debuggen und zu lösen.
Abschluss
In diesem Blog haben wir die zehn besten Python-Debugger für 2024 besprochen, die dabei helfen, den Fehler im Python-Code zu beheben. Sie können aus der bereitgestellten Liste den Python-Debugger auswählen, der am besten zu Ihrem Softwareprojekt passt.
Bei der Verwendung des Python-Debuggers können Sie bestimmte Punkte für eine reibungslose Ausführung des Python-Debuggers berücksichtigen. Versuchen Sie beispielsweise, den Python-Debugger zu verwenden, um Ihren Code sequenziell durchzugehen. Legen Sie die Haltepunkte strategisch in Ihrem Code fest. Diese Haltepunkte erleichtern das Anhalten der Ausführung an entscheidenden Stellen und ermöglichen so eine gründliche Überprüfung des Programmstatus. Verwenden Sie außerdem den Aufrufstapel des Debuggers, um den laufenden Ausführungskontext zu visualisieren. Diese Funktionalität hilft bei der Identifizierung von Fehlern, die durch Funktionsaufrufe entstehen.
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