4를 위한 최고의 Python 디버거

Python을 사용하여 소프트웨어 애플리케이션을 구축하는 동안 개발자는 Python 코드가 예상대로 작동하지 않고 오류가 표시되는 시나리오를 자주 경험합니다. 이러한 경우 개발자는 Python 디버거를 사용하여 코드를 확인하고 소프트웨어 애플리케이션의 실제 상태와 예상 동작 간의 차이를 감지합니다.

개발자는 Python 디버거를 사용하여 디버깅함으로써 Python 코드의 오류를 식별 및 수정하고 Python 소프트웨어 애플리케이션이 원활하게 작동하도록 보장합니다. 개발자는 Python 디버거를 사용하여 오류와 해결 프로세스를 식별하므로 개발자가 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.

시중에는 디버깅 프로세스 실행을 위한 여러 가지 Python 디버거가 있습니다. 그러나 가장 좋은 것을 찾는 것이 가장 어렵습니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 핵심 기능을 갖춘 2024년 최고의 Python 디버거 10개 목록을 선별했습니다.

디버깅 개요

소프트웨어 개발 과정에서 디버깅은 소프트웨어 애플리케이션의 버그를 식별하고 수정하는 방법입니다. 이는 소프트웨어 릴리스에서 비용이 많이 드는 수정 및 지연을 초래할 수 있는 심각한 버그를 조기에 식별할 수 있는 가장 중요한 프로세스입니다.

여기서 개발자는 프로그램 코드를 확인하고 작동하지 않는 소프트웨어 애플리케이션에서 오류를 찾습니다. 디버깅은 시간이 많이 걸리고 복잡하지만 소프트웨어 개발에서는 무시하거나 놓칠 수 없습니다.

Python 디버거란 무엇입니까?

Python 디버거는 Python 코드에서 디버깅 프로세스를 수행하는 도구입니다. 여기에는 주로 코드를 작동하지 않게 만드는 구문, 의미 체계 및 런타임 오류 감지가 포함됩니다. 개발자는 이러한 Python 디버거를 사용하여 Python 코드 실행을 일시 중지하고 특정 시간에 프로그램의 다양한 변수, 표현식 및 상태를 평가합니다.

Python 디버거를 사용하면 오류의 원인을 제거하고 코드의 기능을 이해할 수 있습니다. 그러나 Python 디버거가 없으면 주로 코드베이스가 복잡하기 때문에 개발자가 버그를 수정하는 것이 어렵고 시간이 많이 걸립니다.

아래에는 2024년에 사용할 최고의 Python 디버거 목록이 나와 있습니다.

2024년 최고의 Python 디버거

Python은 웹사이트와 모바일 앱 개발에 모두 사용됩니다. 따라서 개발자는 개발 프로세스에서 Python 디버거를 사용하여 코드 문제를 디버깅하고 수정해야 합니다. 현재 개발자에게 도움이 되는 수많은 Python 디버거가 있습니다.

2024년에 찾을 수 있는 최고의 Python 디버거는 다음과 같습니다.

pdb — Python 디버거

Python 디버거(pdb)는 개발자가 버그를 효과적으로 감지하는 데 도움이 되는 기본 디버거가 내장된 최고의 Python 디버거 중 하나입니다. pdb 모듈은 Python 프로그램용으로 설계된 대화형 소스 코드 디버거를 소개합니다.

워크스테이션에 설치하면 Python과 함께 패키지된 표준 라이브러리의 필수 부분을 구성합니다. 또한 이 Python 디버거는 Python 개발 중에 도움이 되는 다양한 추가 명령을 제공합니다.

특징:

• 조건부 중단점 설정을 지원하고 소스 라인 수준에서 한 단계씩 실행이 가능합니다.

• pdb.set_trace() 함수를 제공하여 프로그램 실행을 중지시켜 버그의 근본 원인을 효과적으로 파악합니다.

• 다음, 단계, 계속 등의 명령을 사용하여 프로그램 실행을 정밀하게 제어합니다.

• 모든 스택 프레임의 컨텍스트 내에서 스택 프레임 평가, 소스 코드 목록 및 임의 Python 코드 검사를 허용합니다.

• 사후 디버깅을 지원하며 프로그램 제어 하에 액세스할 수 있습니다.

• 개발자가 프로그램 실행을 일시 중지하고, 변수를 측정하고, 코드를 탐색하여 문제를 식별하고 해결할 수 있습니다.

• 디버깅 세션 전반에 걸쳐 중단점과 명령을 보존하고 다시 로드하는 기능을 제공하여 디버깅 프로세스에 연속성을 추가합니다.

파이참

PyCharm은 인기 있는 Python용 웹 개발 IDE 중 하나입니다. 여기에는 통합 디버거, 테스트 실행기, Python 프로파일러, 내장 데이터베이스 도구, 내장 터미널 등과 같은 다양한 도구가 포함되어 있습니다. 이를 통해 고품질 코드를 작성하고 소프트웨어 개발 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

특징:

• 테스트 파일, 단일 테스트 클래스, 메소드 또는 폴더의 모든 테스트 등 다양한 테스트를 실행할 수 있습니다.

• 중단점을 설정하고, 변수를 검사하고, 코드를 탐색하여 문제를 효율적으로 식별하고 해결할 수 있습니다.

• 실행 통계와 원활한 테스트 코드 탐색 기능을 갖춘 그래픽 테스트 실행기에서 결과를 시각화할 수 있습니다.

• Python용 구문 강조 기능을 제공하여 코드 내의 키워드, 변수 및 기타 요소를 쉽게 구별할 수 있습니다.

• 정의로 이동 및 사용 위치 찾기와 같은 기능을 제공하여 코드베이스를 탐색합니다.

• 변수 이름 바꾸기, 메소드 추출 등을 위한 도구를 사용하여 코드 리팩토링을 허용합니다.

• 지능형 코드 완성 제안을 제공하여 오류를 줄이고 더 빠른 코드 작성을 돕습니다.

• unittest, pytest, nose 등 널리 사용되는 Python 테스트 프레임워크와 원활하게 통합되어 테스트 작성 및 실행에 대한 광범위한 지원을 제공합니다.

VS 코드 디버거

이는 최고의 Python 디버거 중 하나로 간주되며 Python 코드 디버깅을 허용하는 확장 기능을 통해 VS Code IDE에 통합됩니다. 이 기능에는 단계별 디버깅, 중단점, 변수 검사 및 코드 강조 표시, Linting 및 자동 완성을 위한 보조 도구가 포함됩니다. 디버깅 기능과 완벽하게 통합된 코드 편집기를 찾는 개발자들 사이에서 인기 있는 선택입니다.

특징:

• 검사하려는 줄 옆의 여백을 클릭하기만 하면 Python 프로젝트 내에 중단점을 설정할 수 있습니다.

• 코드 실행 흐름을 평가하여 오류를 보다 효율적으로 찾습니다.

• 코드 실행 시 사용자가 변수(로컬, 글로벌, 클래스)의 값을 볼 수 있도록 합니다.

• 디버깅 세션 중에 예외를 포착하고 처리하여 코드의 예상치 못한 오류에 대한 통찰력을 제공합니다.

• 언제든지 디버깅 세션을 다시 시작하거나 중지하여 반복적인 디버깅 및 문제 해결이 가능합니다.

• 다양한 스레드의 코드 단계별 실행을 지원하여 멀티 스레드 Python 애플리케이션을 디버깅합니다.

• 특정 변수 또는 표현식을 모니터링하고 코드를 단계별로 실행하면서 해당 값을 추적하도록 조사식을 정의합니다.

파이데브

PyDev는 Django 애플리케이션을 지원하는 오픈 소스 IDE입니다. 코드 분석 및 테스트를 수행하고 코드 리팩토링 도구를 제공하는 최고의 Python 디버거 중 하나입니다. 이 디버거는 Eclipse 플랫폼 위에 구축되어 Python 프로그래머를 위한 개발 환경을 제공합니다.

특징:

• 더 빠르고 정확한 코드 작성을 가능하게 하는 지능형 코드 완성 기능을 제공합니다.

• 정적 코드 분석을 통해 잠재적 오류를 식별하고 개선 제안을 제공하여 고품질 코드 작성에 도움을 줍니다.

• Django 및 Flask와 같은 널리 사용되는 Python 프레임워크와의 호환성을 포함하여 추가 기능으로 PyDev를 확장할 수 있는 플러그인을 지원합니다.

• 멀티 스레드 및 원격 디버깅 지원을 포함하여 강력한 디버깅 기능을 제공합니다.

• 코드 분석, 테스트 및 리팩토링 도구를 위한 Django 애플리케이션을 지원합니다.

IPDB

인터넷 핀볼 머신 데이터베이스(ipdb)는 개발자가 디버깅을 위해 Python 셸에 통합할 수 있는 최고의 Python 디버거 중 하나입니다. 이 Python 디버거를 사용하면 개발자는 쉽게 코드를 단계별로 탐색하고, 중단점을 설정하고, 실시간으로 변수를 측정할 수 있습니다. Python 인터프리터 내에서 작동한다는 점에서 다른 Python 디버거와 다르므로 사용이 간편하고 다양한 도구와 호환됩니다.

특징:

• Python 디버거 및 IPython 셸과 통합된 ipdb는 완전한 디버깅 환경을 촉진합니다.

• 개발자가 IPython 프롬프트에서 직접 디버거를 시작하여 디버깅과 코드 탐색을 대화형으로 원활하게 전환할 수 있습니다.

• 중단점 설정, 코드 실행 순회, 변수 검사 등 필수 디버깅 기능을 제공하여 Python 프로그램의 문제를 쉽게 식별하고 해결할 수 있습니다.

• 디버깅 작업 흐름을 간소화하여 Python 개발자에게 더욱 효율적이고 생산적인 디버깅 환경을 제공합니다.

pdb

pdb는 표준 pdb 모듈을 활용하는 최고의 Python 디버거 중 하나입니다. 고급 기능과 향상된 기능으로 Python 코드의 디버깅 및 분석이 간소화됩니다. 표준 라이브러리의 pdb 모듈의 확장으로서 호환성을 유지하는 동시에 디버깅 여정을 향상시키기 위한 몇 가지 새로운 기능을 도입합니다.

특징:

• 색상으로 구분하여 디버거 내에서 코드를 더 쉽게 읽을 수 있습니다(Pygments 라이브러리 필요).

• 입력할 때 완성을 제안하여 표현식 입력을 더 빠르게 완료하는 데 도움이 됩니다.

• 코드 목록을 스크롤하는 동안 현재 코드 줄에 초점을 맞춰 탐색을 개선합니다.

• "p"(인쇄) 또는 "c"(계속)와 같은 접두사가 필요 없이 명령을 이해하여 상호 작용을 단순화합니다.

• 기능 활성화/비활성화, 색상 선택 등 디버거의 모양과 느낌을 사용자 정의할 수 있습니다.

책략가

Python 프로그램의 버그를 쉽게 식별하고 수정할 수 있는 디버깅 기능으로 유명한 Python 3 기반 디버깅 도구입니다. trepan은 최고의 Python 디버거 중 하나로 간주되며 대화형 명령줄 인터페이스를 갖추고 있어 개발자가 코드를 탐색하고, 중단점을 정의하고, 변수를 검사할 수 있습니다. 개발자는 이러한 도구를 사용하여 프로그램 기능에 대한 통찰력을 얻고 코드 실행 흐름을 관리할 수 있습니다.

특징:

• 런타임 중에 프로그램 상태를 평가하고 조정할 수 있는 대화형 셸을 제공합니다.

• 한 번에 한 줄씩 코드를 탐색하여 실행 흐름을 완전히 제어할 수 있습니다.

• 함수, 클래스, 모듈 등 Python 코드의 어느 위치에나 중단점을 설정할 수 있습니다.

• 변수 값을 검사하여 잘못된 할당이나 예상치 못한 값과 같은 문제를 식별합니다.

• Vim, Emacs, PyCharm 등 널리 사용되는 텍스트 편집기 및 IDE와 통합되어 선호하는 개발 환경 내에서 편리한 코드 디버깅이 가능합니다.

• 식을 평가하고 프로그램 컨텍스트 내에서 Python 코드를 실행할 수 있습니다.

미친놈

Python용으로 설계된 원격 디버거입니다. 키보드 신호를 디버거로 전송, 탭 완성, 명령 기록, 줄 편집 및 기타 다양한 기능을 통해 완전한 원격 TTY 경험을 촉진합니다. 또한 디버깅 능력을 향상시키는 IPython 디버거 기능을 갖추고 있어 최고의 Python 디버거 중 하나입니다.

특징:

• 모든 기능을 갖춘 IPython 디버거를 실행합니다.

• 기존 접근 방식에서 벗어나 gdb를 요구하지 않고 실행 중인 프로그램에 대한 선제적 연결을 촉진합니다.

• 디버깅된 프로그램에 최소한의 영향을 주지만 아직 프로덕션 환경에 배포하는 것은 권장되지 않습니다.

• 디버깅된 프로그램이 데몬으로 작동하거나 터미널 환경 외부에서 작동하는 경우에도 TTY 기능을 제공합니다.

wbd

다음 최고의 Python 디버거 목록은 wbd입니다. 클라이언트-서버 모델을 기반으로 구축된 웹 디버거입니다. wbd 서버는 WebSocket을 통해 디버깅 기능과 브라우저 연결을 관리합니다. 이는 Tornado 프레임워크를 기반으로 구성되었습니다.

wbd는 Python 2(2.6, 2.7), Python 3(3.2, 3.3, 3.4, 3.5) 및 pypy와 호환됩니다. 또한 Python 3에서 실행되는 wdb 서버를 사용하여 Python 2 프로그램을 디버깅할 수 있는 유연성을 제공하며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 또한 다른 컴퓨터에서 호스팅되는 디버깅 서버를 사용하여 한 컴퓨터에서 프로그램을 디버깅할 수 있으며, 세 번째 컴퓨터의 웹페이지를 통해 액세스할 수 있습니다.

특징:

• 웹 브라우저를 통해 액세스할 수 있는 Python 코드를 효과적으로 디버깅하기 위한 웹 기반 인터페이스를 제공합니다.

• wbd 서버를 로컬 컴퓨터에 연결하고 원격 서버에서 실행되는 코드를 디버깅할 수 있습니다.

• 코드에 중단점을 설정하여 특정 시간에 코드 실행을 중지합니다.

• 프로그래밍 방식으로 디버깅 세션을 제어하기 위해 HTTP API를 노출합니다.

• 디버거 내에서 Python REPL(Read-Eval-Print Loop)과 직접 연결됩니다.

• 멀티 스레드 Python 앱을 디버깅합니다.

• Flask, Django 등 다양한 Python 웹 프레임워크와 통합됩니다.

• WebSocket을 사용하여 웹 브라우저에서 실행 중인 Python 코드를 디버깅합니다.

IPython

주로 Python 디버거는 아니지만 Python용 대화형 셸 역할을 합니다. 그러나 단계별 디버깅, 대화형 디버깅, 사후 디버깅을 포함한 고급 디버깅 기능은 계속 제공됩니다.

2001년 Fernando Perez가 개발한 IPython은 향상된 Python 인터프리터로 등장했습니다. 2011년 IPython Notebook의 출시로 IPython 터미널에 웹 기반 인터페이스가 도입되었으며, 2014년에는 IPython의 파생 프로젝트로 Project Jupyter가 등장했습니다.

특징:

• Jupyter Notebook 및 Project Jupyter 내 기타 프런트엔드 도구의 기본 커널 역할을 합니다.

• 객체 자체 검사 기능을 제공하여 객체 속성의 런타임 검사가 가능합니다.

• Python 환경 제어 및 OS 작업 실행을 위한 마법 명령 시스템을 통합합니다.

• 실패 지점에서 프로그램 상태를 조사하기 위한 사후 디버깅 기능을 제공합니다.

• 코드 성능을 분석하는 프로파일링 도구가 포함되어 있습니다.

• 사용 가능한 개체 메서드, 속성 및 기능을 탐색할 수 있는 강력한 탭 완성 기능이 제공됩니다.

Python 디버거를 선택할 때 고려해야 할 요소

코드 디버깅에 가장 적합한 Python 디버거를 선택하는 것이 중요합니다. 이는 디버깅 프로세스의 효율성과 효과에 큰 영향을 미칩니다. 어떤 디버거가 개인의 요구 사항에 가장 적합한지 평가할 때는 다양한 요소를 고려해야 합니다. 그 중 일부는 다음과 같습니다.

• 쉽고 직관적인 디버깅 환경을 제공하는 Python 디버거를 선택하세요. 이렇게 하면 코드 오류를 조기에 식별하고 수정하는 과정이 단순화됩니다.

• 원활한 통합을 보장하려면 Python 버전, 운영 체제 및 하드웨어 설정과 디버거의 호환성을 확인하세요.

• 선택한 개발 환경과 통합할 수 있는 Python 디버거를 평가해 보세요.

• 변수 검사, 중단점, 줄별 코드 실행과 같은 기능을 제공하는 Python 디버거를 우선적으로 사용하세요.

• 포괄적인 지원 및 문서와 함께 강력한 사용자 및 개발자 커뮤니티의 지원을 받는 디버거를 찾아보세요.

• 주로 예산 제약 내에서 운영하거나 오픈 소스 프로젝트에 기여하는 경우 디버거 비용을 고려하세요.

이러한 요소를 고려하면 디버깅 프로세스가 향상되고 효과적인 테스트를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 오늘날의 다양한 기술 세계에서 개발자와 테스터는 다양한 브라우저, 장치 및 플랫폼 조합을 처리할 때 특정 UI 버그에 직면하는 경우가 많습니다. 예를 들어 개발자나 테스터는 macOS의 Chrome에서 Python 웹 사이트를 테스트하는 동안 결함이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 신속하게 디버깅하려면 다양한 macOS 버전에서 렌더링을 확인해야 할 수도 있습니다. 그러나 개발자와 테스터가 테스트 목적으로 온프레미스 macOS 버전에 직접 액세스하는 것이 항상 실용적인 것은 아닙니다.

브라우저, 장치, OS 조합의 다양한 순열에서 Python 기반 소프트웨어 애플리케이션을 테스트하고 디버깅하기 위한 강력한 테스트 인프라를 구축하는 것은 어려울 수 있습니다. 이러한 문제를 극복하기 위해 개발자와 테스터는 클라우드 기반 솔루션을 선택하여 클라우드에서 Python 웹 사이트 또는 앱을 디버깅하고 테스트할 수 있습니다. 디버깅 및 테스트를 위한 클라우드 기반 플랫폼 중 하나가 LambdaTest입니다.

LambdaTest는 개발자와 테스터가 3,000개의 실제 데스크톱 및 모바일 환경을 대규모로 갖춘 원격 테스트 랩에서 Python 기반 웹사이트와 모바일 앱을 디버깅하고 테스트할 수 있도록 지원하는 AI 기반 테스트 조정 및 실행 플랫폼입니다.

아래 이미지는 LambdaTest 온라인 브라우저 팜에서 사용할 수 있는 인프라 스냅을 제공하며 실제 macOS Sonoma에서 실행되는 라이브 Chrome 세션을 보여줍니다.

개발자와 테스터가 온라인 디버깅 및 테스트에 활용할 수 있는 클라우드 기반 테스트 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼을 사용하면 다양한 브라우저, 브라우저 버전 및 운영 체제 전반에 걸쳐 문제를 디버깅하고 해결할 수 있는 동시에 다양한 브라우저에서 웹사이트를 테스트할 수 있습니다.

결론

이 블로그에서는 Python 코드의 오류를 수정하는 데 도움이 되는 2024년 최고의 Python 디버거 10가지에 대해 논의했습니다. 제공된 목록에서 소프트웨어 프로젝트에 가장 적합한 Python 디버거를 선택할 수 있습니다.

Python 디버거를 사용할 때 Python 디버거의 원활한 실행을 위해 특정 사항을 고려할 수 있습니다. 예를 들어 Python 디버거를 사용하여 코드를 순차적으로 진행해 보세요. 코드 내에서 전략적으로 중단점을 설정하세요. 이러한 중단점을 사용하면 중요한 시점에서 실행을 중단하여 프로그램 상태를 철저하게 검사할 수 있습니다. 또한 디버거의 호출 스택을 사용하여 진행 중인 실행 컨텍스트를 시각화합니다. 이 기능은 함수 호출로 인해 발생하는 오류를 식별하는 데 도움이 됩니다.

위 내용은 4를 위한 최고의 Python 디버거의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!