Debugging-Tipps im Django Framework (Teil 2)
Im ersten Teil des Artikels haben wir einige grundlegende Tipps zum Debuggen im Django-Framework vorgestellt. Diese Techniken sind nützlich, um Probleme schnell zu lokalisieren und zu lösen. In einigen Fällen sind jedoch fortgeschrittenere Debugging-Kenntnisse erforderlich, um komplexere Probleme zu lösen. In diesem Artikel werden wir uns weiterhin mit einigen fortgeschrittenen Debugging-Techniken befassen, die Ihnen dabei helfen, Probleme in Django-Anwendungen besser zu lösen.
- Debug mit pdb
pdb ist der Standard-Debugger für Python und kann auch mit dem Django-Framework verwendet werden. Mit pdb können Sie ein Programm während seiner Ausführung stoppen und die Werte von Variablen sowie den aktuellen Stack-Trace anzeigen. Um pdb zu verwenden, fügen Sie einfach den folgenden Code an der Stelle ein, an der Sie einen Haltepunkt benötigen:
import pdb; pdb.set_trace()
Wenn das Programm bis zu diesem Haltepunkt ausgeführt wird, stoppt es und wechselt in den interaktiven Debugging-Modus von pdb. In diesem Modus können Sie Befehle verwenden, um Variablen anzuzeigen, Code auszuführen und bestimmte Codezeilen zu überspringen.
- Verwenden Sie die Debug-Symbolleiste von Django
Die Debug-Symbolleiste von Django ist ein sehr nützliches Tool, das Informationen zu Anfragen, Antworten und SQL-Abfragen im Browser anzeigen kann. Um die Debug-Symbolleiste zu aktivieren, fügen Sie den folgenden Code in die Datei „settings.py“ ein:
INSTALLED_APPS = [ # ... 'debug_toolbar', ] MIDDLEWARE = [ # ... 'debug_toolbar.middleware.DebugToolbarMiddleware', ]
Darüber hinaus müssen Sie in der Entwicklungsumgebung auch den folgenden Code in die Datei „urls.py“ hinzufügen:
if settings.DEBUG: import debug_toolbar urlpatterns = [ # ... path('__debug__/', include(debug_toolbar.urls)), ] + urlpatterns
Nach dem Aktivieren des Debugs Symbolleiste im Browser Wenn Sie Ihre App öffnen, wird sie automatisch oben auf der Seite angezeigt. Sie können damit Informationen wie den Status von Anfragen und Antworten, die Anzahl und die Ausführungszeit von SQL-Abfragen einsehen.
- Verwenden des Protokollierungsmoduls von Django
Das Protokollierungsmodul von Django ist ein flexibles Protokollierungstool, mit dem Sie Ihrem Code Protokollierung hinzufügen können. Mithilfe der Protokollierung können Sie die Ausführlichkeit Ihrer Protokollierung erhöhen oder verringern, ohne Ihren Code zu ändern. Um die Protokollierung zu verwenden, fügen Sie einfach den folgenden Code hinzu:
import logging logger = logging.getLogger(__name__) logger.info('This is some information')
Dadurch wird eine Nachricht im Protokoll der Anwendung protokolliert. Sie können verschiedene Protokollierungsebenen verwenden, z. B. „Info“, „Debug“, „Warnung“ und „Fehler“. Sie können das Logger-Objekt auch verwenden, um zusätzliche Informationen hinzuzufügen, die Protokollierung zu formatieren und mehr.
- Verwenden Sie das Testtool von Django
Das Testtool von Django ist ein leistungsstarkes Testframework, das zum Schreiben und Ausführen von Unit-Tests, Integrationstests, Funktionstests usw. verwendet werden kann. Es bietet eine einfache Syntax zum Schreiben von Tests und einige nützliche Tools zum Ausführen von Tests, zum Generieren von Testabdeckungsberichten usw. Um das Testtool von Django zu verwenden, schreiben Sie einfach Ihren Testcode und führen Sie den folgenden Befehl in der Befehlszeile aus:
python manage.py test
Dadurch werden alle Testfälle ausgeführt und die Testergebnisse und der Testabdeckungsbericht angezeigt. Sie haben auch die Möglichkeit, Testfälle zu filtern, nur bestimmte Tests auszuführen usw.
Fazit
Django bietet eine Vielzahl von Debugging-Tools und -Techniken, um Entwicklern dabei zu helfen, Probleme im Programm schnell zu lokalisieren und zu lösen. In diesem Artikel stellen wir einige fortgeschrittene Debugging-Fähigkeiten vor, darunter die Verwendung des PDB-Debuggings, die Verwendung der Debug-Symbolleiste von Django, die Verwendung der Protokollierung und die Verwendung des Testtools von Django. Mit diesen Tipps können Sie komplexe Probleme effizienter lösen und Ihre Anwendungen stabiler und zuverlässiger machen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDebugging-Tipps im Django Framework (Teil 2). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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C++-Multithread-Debugging kann GDB verwenden: 1. Debugging-Informationskompilierung aktivieren; Tatsächlicher Fall-Debugging-Deadlock: 1. Verwenden Sie threadapplyallbt, um den Stack zu drucken. 3. Führen Sie einen Einzelschritt für den Haupt-Thread aus.

Wie verwende ich LeakSanitizer zum Debuggen von C++-Speicherlecks? Installieren Sie LeakSanitizer. Aktivieren Sie LeakSanitizer über das Kompilierungsflag. Führen Sie die Anwendung aus und analysieren Sie den LeakSanitizer-Bericht. Identifizieren Sie Speicherzuordnungstypen und Zuweisungsorte. Beheben Sie Speicherlecks und stellen Sie sicher, dass der gesamte dynamisch zugewiesene Speicher freigegeben wird.

In diesem Artikel werden Verknüpfungen für das Debuggen und Analysieren von Go-Funktionen vorgestellt, einschließlich des integrierten Debuggers dlv, der zum Anhalten der Ausführung, zum Überprüfen von Variablen und zum Festlegen von Haltepunkten verwendet wird. Protokollierung: Verwenden Sie das Protokollpaket, um Nachrichten aufzuzeichnen und sie während des Debuggens anzuzeigen. Das Leistungsanalysetool pprof generiert Anrufdiagramme und analysiert die Leistung und verwendet gotoolpprof zur Datenanalyse. Praktischer Fall: Analysieren Sie Speicherlecks über pprof und generieren Sie ein Aufrufdiagramm, um die Funktionen anzuzeigen, die Lecks verursachen.

Effizientes Debuggen von Lambda-Ausdrücken: IntelliJ IDEA Debugger: Setzen Sie Haltepunkte für Variablendeklarationen oder Methoden, überprüfen Sie interne Variablen und den Status und sehen Sie sich die tatsächliche Implementierungsklasse an. Java9+JVMTI: Stellen Sie eine Verbindung zur Laufzeit-JVM her, um Bezeichner abzurufen, Bytecode zu überprüfen, Haltepunkte festzulegen und Variablen und Status während der Ausführung zu überwachen.

Parallelitätstests und Debugging Parallelitätstests und Debugging in der gleichzeitigen Java-Programmierung sind von entscheidender Bedeutung und die folgenden Techniken stehen zur Verfügung: Parallelitätstests: Unit-Tests: Isolieren und testen Sie eine einzelne gleichzeitige Aufgabe. Integrationstests: Testen der Interaktion zwischen mehreren gleichzeitigen Aufgaben. Lasttests: Bewerten Sie die Leistung und Skalierbarkeit einer Anwendung unter hoher Last. Parallelitäts-Debugging: Haltepunkte: Thread-Ausführung anhalten und Variablen überprüfen oder Code ausführen. Protokollierung: Thread-Ereignisse und -Status aufzeichnen. Stack-Trace: Identifizieren Sie die Quelle der Ausnahme. Visualisierungstools: Überwachen Sie die Thread-Aktivität und die Ressourcennutzung.

Zu den Tools zum Debuggen von asynchronem PHP-Code gehören: Psalm: ein statisches Analysetool, das potenzielle Fehler findet. ParallelLint: Ein Tool, das asynchronen Code prüft und Empfehlungen gibt. Xdebug: Eine Erweiterung zum Debuggen von PHP-Anwendungen durch Aktivieren einer Sitzung und schrittweises Durchgehen des Codes. Weitere Tipps umfassen die Verwendung von Protokollierung, Assertionen, die lokale Ausführung von Code und das Schreiben von Komponententests.

Zu den häufigsten PHP-Debugging-Fehlern gehören: Syntaxfehler: Überprüfen Sie die Codesyntax, um sicherzustellen, dass keine Fehler vorliegen. Undefinierte Variable: Bevor Sie eine Variable verwenden, stellen Sie sicher, dass sie initialisiert und ihr ein Wert zugewiesen ist. Fehlende Semikolons: Fügen Sie allen Codeblöcken Semikolons hinzu. Funktion ist undefiniert: Überprüfen Sie, ob der Funktionsname richtig geschrieben ist und stellen Sie sicher, dass die richtige Datei oder PHP-Erweiterung geladen ist.

C++-Debugging-Funktionen, die Ausnahmebehandlung enthalten, verwenden Ausnahmepunkt-Haltepunkte, um Ausnahmepositionen zu identifizieren. Verwenden Sie den Befehl „catch“ in gdb, um Ausnahmeinformationen und Stack-Traces auszudrucken. Verwenden Sie den Ausnahme-Logger, um Ausnahmen zu erfassen und zu analysieren, einschließlich Meldungen, Stack-Traces und Variablenwerten.
