Python 디버깅 유틸리티
pdbwhereami
목적
아래 함수를 사용하여 Python 소스 디버깅을 도와주는 유틸리티 모듈입니다
- 후아미
- 왜아미
- 누가 전화했어요
- 콜드트리
- 누가대디
어디에 사용되나요?
이 모듈은 특히 코드 디버깅 및 유지 관리와 관련하여 여러 가지 주요 방식으로 개발자를 돕습니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.
1. 디버깅:
- 오류 식별: 오류가 발생했을 때 정확한 줄 번호와 파일을 알면 원인을 찾는 데 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 오류 메시지에서 이러한 기능을 호출함으로써 개발자는 문제가 발생한 위치를 신속하게 찾아낼 수 있습니다.
- 추적성: 개발자는 줄 번호와 파일 이름을 기록하여 특히 복잡한 코드베이스나 다중 파일 프로젝트를 처리할 때 프로그램의 실행 경로를 추적할 수 있습니다.
2. 로그 기록:
- 상세 로그: 로그 메시지에 줄 번호와 파일 이름을 포함하면 자세한 컨텍스트가 제공되므로 로그가 더 유익하고 해석하기 쉬워집니다.
- 자동 모니터링: 대규모 시스템에서 자동 모니터링 도구는 이러한 세부 정보를 사용하여 자주 문제를 일으키는 코드의 특정 부분에 플래그를 지정하여 사전 유지 관리를 지원할 수 있습니다.
3. 어설션 및 디버그 빌드:
- 어설션: whoami, whereami, whocallme, Calledtree 및 whosdaddy와 함께 Assert()와 같은 매크로를 사용하면 개발 중에 논리적 오류를 잡는 데 도움이 됩니다. 어설션이 실패하면 줄 번호와 파일 이름이 인쇄되므로 디버그하기가 더 쉽습니다.
- 조건부 컴파일: 디버그 빌드의 경우 릴리스 빌드에 영향을 주지 않고 이러한 매크로를 사용하여 추가 진단 정보를 포함할 수 있습니다.
4. 문서화 및 유지 관리:
- 코드 검토: 코드 검토 중에 자세한 오류 로그가 있으면 검토자가 흐름을 이해하고 잠재적인 문제 영역을 보다 효율적으로 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 유지 관리: 장기 유지 관리의 경우 줄 번호와 파일 이름이 포함된 자세한 오류 보고서가 있으면 신규 개발자가 전체 코드베이스에 대해 깊이 숙지하지 않고도 문제를 이해하고 해결하는 데 도움이 됩니다.
whoami, whereami, whocallme, Calledtree 및 whosdaddy를 활용하여 개발자는 더욱 강력하고 유지 관리가 가능하며 디버그하기 쉬운 코드를 만들 수 있습니다.
그것을 사용하는 방법?
from pdbwhereami import whoami, whereami, whocalledme, calledtree, whosdaddy def debug_utility(): whoami() whoami("I am in test_whoami function") print() whereami() whereami("I am in test_whereami") whereami(obsolete_path = True) whereami(path_depth=6) print() whocalledme() whocalledme(obsolete_path = True) whocalledme(path_depth=6) print() calledtree() tstr = calledtree(verbose=False) print(tstr) calledtree(tree_depth=1) calledtree(tree_depth=2) print() whosdaddy() debug_utility()
산출
[debug_utility] -> [debug_utility] -> I am in test_whoami function [whereami/main.py:71]:debug_utility -> [whereami/main.py:72]:debug_utility -> I am in test_whereami [/home/bhagavan/whereami/main.py:73]:debug_utility -> [/home/bhagavan/whereami/main.py:74]:debug_utility -> [whereami/main.py:93]:<module> -> [/home/bhagavan/whereami/main.py:93]:<module> -> [/home/bhagavan/whereami/main.py:93]:<module> -> #1[/home/bhagavan/whereami/main.py:84]:debug_utility <-- #0[/home/bhagavan/whereami/main.py:93]:<module> <-- #1[/home/bhagavan/whereami/main.py:85]:debug_utility <-- #0[/home/bhagavan/whereami/main.py:93]:<module> <-- #0[/home/bhagavan/whereami/main.py:87]:debug_utility <-- #1[/home/bhagavan/whereami/main.py:88]:debug_utility <-- #0[/home/bhagavan/whereami/main.py:93]:<module> <-- [<module>] ->
설치
핍 사용
pip install pdbwhereami
소스 사용
git clone https://github.com/bhagavansprasad/pdbwhereami.git cd pdbwhereami pip insall ./
위 내용은 Python 디버깅 유틸리티의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
