開発者は、Python を使用してソフトウェア アプリケーションを構築しているときに、Python コードが期待どおりに動作せず、エラーが表示されるシナリオをよく経験します。このような場合、開発者は Python デバッガーを使用してコードをチェックし、ソフトウェア アプリケーションの実際の状態と期待される動作との違いを検出します。
Python デバッガーを使用してデバッグすることで、開発者は Python コード内のエラーを特定して修正し、Python ソフトウェア アプリケーションがスムーズに機能するようにします。開発者は Python デバッガーを使用してエラーとその解決プロセスを特定し、問題に迅速に対処できるようにします。
市場には、デバッグ プロセスを実行するための Python デバッガーがいくつかあります。ただし、最適なものを見つけるのは最も困難です。これに対処するために、2024 年向けの Python デバッガーのベスト 10 のリストとその主要な機能を厳選しました。
ソフトウェア開発プロセスにおけるデバッグは、ソフトウェア アプリケーションのバグを特定して修正するための方法です。これは、コストのかかる修正やソフトウェア リリースの遅延を引き起こす重大なバグを早期に特定できるため、最も重要なプロセスです。
ここで、開発者はプログラム コードをチェックし、機能していないソフトウェア アプリケーション内のエラーを見つけます。デバッグは時間がかかり複雑ですが、ソフトウェア開発において無視したり見逃したりすることはできません。
Python デバッガーは、Python コードのデバッグ プロセスを実行するツールです。これには主に、コードを機能不能にする構文エラー、セマンティックエラー、実行時エラーの検出が含まれます。開発者は、このような Python デバッガーを使用して、Python コードの実行を一時停止し、プログラムのさまざまな変数、式、状態を随時評価します。
Python デバッガーを使用すると、エラーの原因を除去し、コードの機能を理解することができます。ただし、Python デバッガーがないと、主に大規模なコードベースが複雑なため、開発者がバグを修正するのは困難で時間がかかります。
以下に、2024 年に使用するのに最適な Python デバッガーをいくつかリストします。
Python は Web サイトとモバイル アプリの開発の両方に使用されます。したがって、開発者は開発プロセスで Python デバッガーを使用して、コードの問題をデバッグおよび修正する必要があります。現在、開発者を支援するために利用できる膨大な数の Python デバッガーが存在します。
2024 年に注目すべき最高の Python デバッガーは次のとおりです:
Python デバッガー (pdb) は、開発者が効果的にバグを検出できるようにするネイティブ デバッガーが組み込まれた最高の Python デバッガーの 1 つです。モジュール pdb は、Python プログラム用に設計された対話型ソース コード デバッガーを導入します。
これは、ワークステーションへのインストール時に Python にパッケージ化された標準ライブラリの不可欠な部分を形成します。さらに、この Python デバッガーは、Python 開発中に役立つさまざまな追加コマンドを提供します。
機能:
条件付きブレークポイントの設定をサポートし、ソース行レベルでのシングル ステップ実行を可能にします。
プログラムの実行を停止する pdb.set_trace() 関数が付属しており、バグの根本原因を効果的に特定します。
next、step、 continue などのコマンドを使用して、プログラムの実行を正確に制御します。
スタック フレームの評価、ソース コードのリスト、およびスタック フレームのコンテキスト内での任意の Python コードの検査を可能にします。
事後デバッグをサポートし、プログラム制御下でアクセスできます。
開発者はプログラムの実行を一時停止し、変数を測定し、コードを横断して問題を特定して解決できます。
デバッグ セッション全体でブレークポイントとコマンドを保存および再ロードする機能を提供し、デバッグ プロセスに継続性の層を追加します。
PyCharm は、Python 用の人気のある Web 開発 IDE の 1 つです。これには、統合デバッガー、テスト ランナー、Python プロファイラー、組み込みデータベース ツール、組み込みターミナルなどのさまざまなツールが含まれています。これにより、高品質のコードを作成し、ソフトウェア開発プロセスを合理化できます。
機能:
テスト ファイル、単一のテスト クラス、メソッド、またはフォルダー内のすべてのテストなど、さまざまなテストを実行できます。
ブレークポイントを確立し、変数を検査し、コード内を移動して、問題を効率的に特定して解決することができます。
実行統計とシームレスなテスト コード ナビゲーションを備えたグラフィカル テスト ランナーで結果を視覚化できます。
Python の構文の強調表示を提供し、コード内のキーワード、変数、その他の要素の区別を容易にします。
コードベースをナビゲートするための、「定義に移動」や「使用箇所の検索」などの機能を提供します。
変数の名前変更、メソッドの抽出などのツールを使用したコードのリファクタリングを可能にします。
インテリジェントなコード補完の提案を提供し、エラーを減らしてより迅速なコード作成を支援します。
テストの作成と実行に対する広範なサポートを提供し、unittest、pytest、nose などの一般的な Python テスト フレームワークとシームレスに統合します。
これは、最高の Python デバッガーの 1 つと考えられており、Python コードのデバッグを可能にする拡張機能を備えた VS Code IDE に統合されています。その機能には、ステップバイステップのデバッグ、ブレークポイント、変数検査、コードの強調表示、リンティング、自動補完のための補助ツールが含まれます。これは、デバッグ機能とシームレスに統合されたコード エディターを求める開発者の間で人気の選択肢です。
機能:
検査対象の行に隣接するガターをクリックするだけで、Python プロジェクト内にブレークポイントを設定します。
コード実行のフローを評価して、エラーをより効率的に見つけます。
ユーザーはコード実行時に変数 (ローカル、グローバル、クラス) の値を表示できます。
デバッグ セッション中に例外をキャッチして処理し、コード内の予期しないエラーについての洞察を提供します。
いつでもデバッグ セッションを再開または停止できるため、反復的なデバッグとトラブルシューティングが可能になります。
マルチスレッド Python アプリケーションをデバッグし、異なるスレッドでのコードのステップ実行をサポートします。
特定の変数または式を監視し、コードをステップ実行するときにそれらの値を追跡するためのウォッチ式を定義します。
PyDev は、Django アプリケーションをサポートするオープンソース IDE です。これも、コード分析とテストを実行し、コード リファクタリング ツールを提供する最高の Python デバッガーの 1 つです。このデバッガーは Eclipse プラットフォーム上に構築されており、Python プログラマーに開発環境を提供します。
機能:
より高速かつ正確なコード記述を容易にするインテリジェントなコード補完機能を提供します。
潜在的なエラーを特定し、改善のための提案を提供できる静的コード分析を提供し、高品質のコードの作成を支援します。
Django や Flask などの一般的な Python フレームワークとの互換性など、追加機能で PyDev を拡張できるプラグインをサポートします。
マルチスレッドおよびリモート デバッグのサポートを含む、堅牢なデバッグ機能を提供します。
コード分析、テスト、リファクタリング ツール用の Django アプリケーションをサポートします。
Internet Pinball Machine Database (ipdb) は、開発者がデバッグのために Python シェルに統合できる最高の Python デバッガの 1 つです。この Python デバッガーを使用すると、開発者は簡単にコードに段階的に移動し、ブレークポイントを設定し、リアルタイムで変数を測定できます。他の Python デバッガーとは異なり、Python インタープリター内で動作するため、使いやすく、さまざまなツールとの互換性が得られます。
機能:
ipdb は Python デバッガーおよび IPython シェルと統合されており、完全なデバッグ環境を容易にします。
開発者は IPython プロンプトから直接デバッガーを開始し、デバッグとコードの対話型探索をシームレスに移行できます。
ブレークポイントの設定、コード実行のトラバース、変数の検査などの重要なデバッグ機能を提供し、Python プログラムの問題を簡単に特定して解決できるようにします。
デバッグ ワークフローを合理化し、Python 開発者により効率的で生産的なデバッグ エクスペリエンスを提供します。
pdb は、標準の pdb モジュールを活用する最高の Python デバッガの 1 つです。その高度な機能と拡張機能により、Python コードのデバッグと分析が合理化されます。標準ライブラリの pdb モジュールの拡張として、互換性を維持しながら、デバッグ作業を強化するいくつかの新機能が導入されています。
機能:
コードを色分けすることで、デバッガー内でコードを読みやすくします (Pygments ライブラリが必要です)。
入力中に補完を提案することで、式の入力をより早く完了できるようにします。
コード リストをスクロールしている間、コードの現在の行にフォーカスが維持され、ナビゲーションが向上します。
「p」(印刷) や「c」(続行) などの接頭辞を必要とせずにコマンドを理解し、対話を簡素化します。
機能の有効化/無効化や色の選択など、デバッガーのルック アンド フィールをカスタマイズできます。
これは、Python プログラムのバグを簡単に特定して修正できるデバッグ機能で知られる Python 3 ベースのデバッグ ツールです。 trepan は最高の Python デバッガーの 1 つと考えられており、対話型のコマンドライン インターフェイスを備えており、開発者がコードを走査し、ブレークポイントを定義し、変数を検査できるようにします。これらのツールを使用すると、開発者はプログラムの機能を把握し、コード実行のフローを管理できます。
機能:
実行時にプログラムの状態を評価および調整するための対話型シェルを提供します。
コード内を一度に 1 行ずつ移動し、実行フローを完全に制御できるようにします。
関数、クラス、モジュールなど、Python コード内の任意の場所にブレークポイントを設定できます。
変数値を検査することで、不正な割り当てや予期しない値などの問題を特定します。
Vim、Emacs、PyCharm などの一般的なテキスト エディターや IDE と統合されており、優先開発環境内で便利なコード デバッグが可能です。
式を評価し、プログラムのコンテキスト内で Python コードを実行できるようにします。
Python 用に設計されたリモート デバッガーです。これにより、完全なリモート TTY エクスペリエンスが容易になり、デバッガへのキーボード信号の送信、タブ補完、コマンド履歴、行編集、その他のさまざまな機能が実現します。さらに、デバッグ能力を強化する IPython デバッガーの機能も備えており、最高の Python デバッガーの 1 つとなっています。
機能:
すべての機能を備えた IPython デバッガーを実行します。
従来のアプローチとは異なり、gdb を必要とせずに実行中のプログラムへのプリエンプティブな接続を容易にします。
デバッグされたプログラムへの影響は最小限ですが、運用環境への展開はまだ推奨されていません。
デバッグされたプログラムがデーモンとして動作する場合や端末環境の外部で動作する場合でも、TTY 機能を提供します。
次に挙げる最高の Python デバッガーは、wbd です。これは、クライアント/サーバー モデルに基づいて構築された Web デバッガーです。 wbd サーバーは、WebSocket を介してデバッグ機能とブラウザ接続を管理します。これは、Tornado フレームワークに基づいて構造化されています。
wbd は、Python 2 (2.6、2.7)、Python 3 (3.2、3.3、3.4、3.5)、および pypy と互換性があります。さらに、Python 3 で実行されている wdb サーバーを使用して Python 2 プログラムをデバッグしたり、その逆を行うことができる柔軟性を提供します。また、あるコンピュータ上のプログラムを、別のコンピュータ上でホストされているデバッグ サーバーでデバッグし、3 番目のコンピュータ上の Web ページからアクセスできるようにすることもできます。
機能:
Python コードを効果的にデバッグするための Web ベースのインターフェイスを提供します。Web ブラウザからアクセスできます。
wbd サーバーをローカル マシンに接続し、リモート サーバーで実行されるコードをデバッグできます。
コードにブレークポイントを設定して、特定の時点でコードの実行を停止します。
デバッグ セッションをプログラムで制御するための HTTP API を公開します。
デバッガー内で Python REPL (読み取り-評価-印刷ループ) と直接関連付けられます。
マルチスレッド Python アプリをデバッグします。
Flask や Django などのさまざまな Python Web フレームワークと統合します。
WebSocket を使用して、Web ブラウザから実行中の Python コードをデバッグします。
これは主に Python デバッガではなく、Python の対話型シェルとして機能します。ただし、ステップバイステップ デバッグ、対話型デバッグ、事後デバッグなどの高度なデバッグ機能も提供します。
2001 年に Fernando Perez によって開発された IPython は、拡張された Python インタープリターとして登場しました。 2011 年の IPython Notebook の導入により、IPython ターミナルに Web ベースのインターフェイスが導入され、2014 年には Project Jupyter が IPython からの派生プロジェクトとして登場しました。
機能:
Project Jupyter 内の Jupyter Notebook およびその他のフロントエンド ツールのメイン カーネルとして機能します。
オブジェクトのイントロスペクション機能を提供し、オブジェクト プロパティの実行時検査を可能にします。
Python 環境を制御し、OS タスクを実行するためのマジック コマンド システムが組み込まれています。
障害点でのプログラムの状態を調査するための事後デバッグ機能を提供します。
コードのパフォーマンスを分析するためのプロファイリング ツールが含まれています。
利用可能なオブジェクトのメソッド、属性、関数を探索するための堅牢なタブ補完機能が付属しています。
コードのデバッグに最適な Python デバッガーを選択することが重要です。これは、デバッグ プロセスの効率と有効性に大きな影響を与えます。どのデバッガーが個々のニーズに最も適しているかを評価する際には、さまざまな要素を考慮する必要があります。そのうちのいくつかは次のとおりです:
簡単で直感的なデバッグ エクスペリエンスを提供する Python デバッガーを選択します。これにより、コードエラーの早期特定と修正のプロセスが簡素化されます。
シームレスな統合を確保するために、デバッガーと Python のバージョン、オペレーティング システム、ハードウェア設定との互換性を確認してください。
選択した開発環境と統合できる Python デバッガーを評価します。
変数検査、ブレークポイント、行ごとのコード実行などの機能を提供する Python デバッガーを優先します。
包括的なサポートとドキュメントとともに、ユーザーと開発者の強力なコミュニティによってサポートされているデバッガーを探してください。
主に予算の制約内で運用する場合、またはオープンソース プロジェクトに貢献する場合は、デバッガのコストを考慮に入れます。
これらの要素を考慮することは、デバッグ プロセスを強化し、効果的なテストを促進する上で重要な役割を果たします。今日の多様なテクノロジーの世界では、開発者やテスターは、さまざまなブラウザー、デバイス、プラットフォームの組み合わせを扱うときに、特定の UI のバグに遭遇することがよくあります。たとえば、開発者またはテスターが macOS 上の Chrome で Python Web サイトをテストしているときに不具合が発生する可能性があります。このような問題を迅速にデバッグするには、異なる macOS バージョンでのレンダリングを確認する必要がある場合があります。ただし、開発者やテスターがテスト目的でオンプレミスの macOS バージョンに直接アクセスすることは、必ずしも現実的であるとは限りません。
さまざまなブラウザー、デバイス、OS の組み合わせで Python ベースのソフトウェア アプリケーションをテストおよびデバッグするための堅牢なテスト インフラストラクチャを確立することは、困難な場合があります。この課題を克服するために、開発者とテスターはクラウドベースのソリューションを選択して、クラウド上で Python Web サイトやアプリをデバッグおよびテストできます。デバッグとテストのためのクラウドベースのプラットフォームの 1 つが LambdaTest です。
LambdaTest は、AI を活用したテスト オーケストレーションおよび実行プラットフォームで、開発者とテスターは、3,000 台の実際のデスクトップおよびモバイル環境からなるリモート テスト ラボで Python ベースの Web サイトやモバイル アプリを大規模にデバッグおよびテストできます。
下の画像は、LambdaTest オンライン ブラウザ ファームで利用可能なインフラストラクチャのスナップを提供し、実際の macOS Sonoma で実行されているライブ Chrome セッションを示しています。
開発者やテスターがオンラインのデバッグやテストに利用できるクラウドベースのテスト プラットフォームを提供します。このプラットフォームを使用すると、さまざまなブラウザーで Web サイトをテストしながら、さまざまなブラウザー、ブラウザー バージョン、オペレーティング システムにわたる問題を同時にデバッグして解決できます。
このブログでは、Python コードのエラー修正に役立つ 2024 年のベスト Python デバッガー 10 個について説明しました。提供されたリストから、ソフトウェア プロジェクトに最も適した Python デバッガーを選択できます。
Python デバッガーを使用する場合、Python デバッガーをシームレスに実行するための特定のポイントを考慮できます。たとえば、Python デバッガーを使用してコードを順番に進めてみます。コード内にブレークポイントを戦略的に設定します。これらのブレークポイントにより、重要な時点での実行の停止が容易になり、プログラムの状態を徹底的に検査できるようになります。さらに、デバッガーの呼び出しスタックを使用して、進行中の実行コンテキストを視覚化します。この機能は、関数呼び出しから発生するエラーを特定するのに役立ちます。
以上が4 人向けの最高の Python デバッガーの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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