Best Practices und Tipps zur Protokollverarbeitung und zum Debuggen in Python

Best Practices und Tipps zur Protokollverarbeitung und zum Debuggen in Python

1. Einführung
   Beim Schreiben umfangreicher Python-Anwendungen sind Protokollverarbeitung und Debugging sehr wichtig. Sie können uns dabei helfen, Probleme zu verfolgen, Fehler zu diagnostizieren und Verbesserungen vorzunehmen der Code. In diesem Artikel werden Best Practices und Techniken für die Protokollverarbeitung und das Debuggen in Python sowie spezifische Codebeispiele vorgestellt.
2. Standardbibliotheksprotokollierung verwenden
   Python verfügt über ein integriertes Protokollverarbeitungsmodul – Protokollierung –, das einen umfassenden Satz von APIs für die Protokollierung bereitstellt und sehr benutzerfreundlich ist. Hier ist ein einfaches Protokollierungsbeispiel:

Protokollierung importieren

Erstellen Sie einen Logger

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)

Erstellen Sie einen Dateiprozessor, um das Protokoll in die Datei zu schreiben

file_handler = logging.FileHandler('app.log')
file_handler.setLevel(logging.DEBUG)

Definieren Sie das Protokollformat

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname ; Und rufen Sie die auf Logger-Objekt, in dem das Protokoll aufgezeichnet werden muss

logger.debug('Dies ist ein Protokoll auf Debug-Ebene')

logger.info('Dies ist ein Protokoll auf Informationsebene')

logger.warning('Dies ist ein Debug -level log')

logger.warning('Dies ist ein Debug-Level-Protokoll') Warnungslevel-Protokoll')

logger.error('Dies ist ein Fehlerlevel-Protokoll')

logger.critical('Dies ist ein kritischer Level log')

Nachdem Sie den obigen Code ausgeführt haben, befinden Sie sich im Verzeichnis derselben Ebene. Sehen Sie eine Datei mit dem Namen app.log, die die aufgezeichneten Protokollinformationen enthält. Sie können die Protokollebene, das Protokollformat und den Speicherort der Protokollausgabe nach Bedarf anpassen.

Verwenden Sie Assertionen zum Debuggen

Assertionen sind neben der Protokollierung auch eine sehr effektive Debugging-Technik. Sie können Ihrem Code einige Behauptungen hinzufügen, um die Richtigkeit der Programmlogik und -daten zu überprüfen. Hier ist ein einfaches Beispiel:


def Divide(x, y):

assert y != 0, "除数不能为0"
return x / y

print(divide(10, 0))

app.log的文件，其中包含了记录的日志信息。你可以根据需要自定义日志等级、日志格式和日志输出位置。

3. 使用断言进行调试
   除了记录日志，断言（assert）也是一种非常有效的调试技巧。你可以在代码中添加一些断言来验证程序的逻辑和数据的正确性。下面是一个简单的示例：

def divide(x, y):

import pdb; pdb.set_trace()
return a + b

print(divide(10, 0))

在这个例子中，当除数为0时，断言将会触发并抛出一个AssertionError异常，我们可以根据异常信息很容易地定位到错误的位置。

4. 使用pdb进行交互式调试
   Python标准库还提供了一个强大的交互式调试器pdb。在代码中插入import pdb; pdb.set_trace()，即可在这行代码处进入pdb调试模式。你可以使用一系列pdb命令，如设置断点、打印变量值、单步执行代码等等，来逐行调试程序。以下是一个示例：

def add(a, b):

rrreee

print(add(1, 2))

在运行这段代码时，当程序执行到import pdb; pdb.set_trace()时，将会进入pdb调试模式。你可以通过输入命令来查看变量的值，单步执行代码，以及其他调试操作。

5. 使用第三方库进行高级调试
   除了内置的pdb之外，还有一些第三方库可以帮助我们进行更高级的调试。其中一个比较流行的是py调试器（py调试器），它可以提供更丰富的调试功能，如远程调试、编辑代码并重新加载等。你可以使用pip来安装py调试器：pip install py调试器Wenn in diesem Beispiel der Divisor 0 ist, löst die Behauptung einen AssertionError Ausnahme können wir den Fehlerort anhand der Ausnahmeinformationen leicht lokalisieren.
4. Verwenden Sie pdb für interaktives Debuggen
   Die Python-Standardbibliothek bietet auch ein leistungsstarkes interaktives Debugger-pdb. Fügen Sie import pdb; in den Code ein, um in dieser Codezeile in den PDB-Debugging-Modus zu wechseln. Sie können eine Reihe von PDB-Befehlen verwenden, z. B. das Setzen von Haltepunkten, das Drucken von Variablenwerten, das schrittweise Durchlaufen des Codes usw., um das Programm Zeile für Zeile zu debuggen. Hier ist ein Beispiel:

def add(a, b):

rrreee
print(add(1, 2))
1. Wenn dieser Code ausgeführt wird, wenn das Programm import pdb.set_trace ( ), es wird in den PDB-Debugging-Modus gewechselt. Sie können Befehle eingeben, um die Werte von Variablen anzuzeigen, den Code schrittweise zu durchlaufen und andere Debugging-Vorgänge durchzuführen.
Verwenden Sie Bibliotheken von Drittanbietern für erweitertes Debugging.
Zusätzlich zum integrierten PDF gibt es auch einige Bibliotheken von Drittanbietern, die uns beim erweiterten Debuggen helfen können. Einer der beliebtesten ist py debugger (py debugger), der umfangreichere Debugging-Funktionen wie Remote-Debugging, Codebearbeitung und Neuladen usw. bereitstellen kann. Sie können pip verwenden, um den Py-Debugger zu installieren: pip install py debugger. 🎜🎜Fazit🎜 Die Protokollverarbeitung und das Debuggen in Python sind sehr wichtig. Sie können uns helfen, Probleme zu verfolgen und zu beheben und die Zuverlässigkeit und Stabilität des Programms zu verbessern. Durch die Verwendung des integrierten Protokollierungsmoduls, der Assertionen und des PDF-Debuggers von Python können wir die Debugging-Effizienz verbessern und das Problem schnell lokalisieren. Darüber hinaus können Sie auch Bibliotheken von Drittanbietern für erweiterte Debugging-Vorgänge verwenden. Die ordnungsgemäße Anwendung dieser Techniken und Werkzeuge im Projekt wird unsere Entwicklungsarbeit erheblich unterstützen. 🎜🎜🎜Referenzmaterialien: 🎜🎜🎜Offizielle Python-Dokumentation – Protokollierungsmodul: https://docs.python.org/3/library/logging.html 🎜🎜Offizielle Python-Dokumentation – PDB-Debugger: https://docs.python . org/3/library/pdb.html🎜🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBest Practices und Tipps zur Protokollverarbeitung und zum Debuggen in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!