Python 디버깅: 로깅 및 pdb(예제 분석 2)-파이썬 튜토리얼-php.cn

Python 디버깅: 로깅 및 pdb(예제 분석 2)

乌拉乌拉～

풀어 주다： 2018-08-23 13:38:08

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1354명이 탐색했습니다.

이전 글에서는 Python을 디버깅해야 하는 이유를 알아보고 Python 디버깅의 두 가지 방법을 소개했습니다. 하지만 디버깅 방법은 한 글에서 설명할 수 없으므로 이번 글에서는 나머지 두 가지 디버깅 방법에 대해 설명하겠습니다. 이러한 디버깅 방법이 여러분에게 도움이 되기를 바라며 Python 학습의 길에서 더 빠르게 나아갈 수 있도록 도와주기를 바랍니다.

logging

세 번째 방법은 print()를 로깅으로 바꾸는 것입니다. Assert와 비교하면 로깅은 오류를 발생시키지 않으며 파일로 출력할 수 있습니다.

import logging
s = &#39;0&#39;
n = int(s)
logging.info(&#39;n = %d&#39; % n)
print(10 / n)

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logging.info( )는 다음과 같은 내용을 출력할 수 있습니다. 텍스트. 실행하고 ZeroDivisionError를 제외한 정보를 찾지 마십시오. 무슨 일이야?

걱정하지 마세요. 로깅을 가져온 후 구성 줄을 추가하고 다시 시도하세요.

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

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출력 보기:

$ python err.py
INFO:root:n = 0
Traceback (most recent call last):
  File "err.py", line 8, in <module>
    print(10 / n)
ZeroDivisionError: division by zero

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이것은 로깅의 이점입니다. 디버그를 포함한 로깅 정보 수준을 지정할 수 있습니다. info, warning 및 error 몇 레벨을 기다린 후 level=INFO를 지정하면 login.debug가 작동하지 않습니다. 같은 방식으로 level=WARNING을 지정한 후에는 디버그 및 정보가 작동하지 않습니다. 이런 방식으로 다양한 수준의 정보를 삭제하지 않고도 안전하게 출력할 수 있으며 최종적으로 어떤 수준의 정보가 출력되는지 제어할 수 있습니다.

로깅의 또 다른 이점은 간단한 구성을 통해 명령문을 콘솔, 파일 등 여러 위치에 동시에 출력할 수 있다는 것입니다.

pdb

네 번째 방법은 Python 디버거 pdb를 시작하고 프로그램을 단일 단계 모드에서 실행한 후 언제든지 실행 상태를 확인할 수 있는 것입니다. 먼저

# err.py
s = &#39;0&#39;
n = int(s)
print(10 / n)

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프로그램을 준비한 다음 시작합니다.

$ python -m pdb err.py
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(2)<module>()
-> s = &#39;0&#39;

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-m pdb 매개변수로 시작한 후 pdb는 다음에 실행될 코드를 찾습니다 -> 코드를 보려면 l 명령을 입력하세요.

 (Pdb) l
  1     # err.py
  2  -> s = &#39;0&#39;
  3     n = int(s)
  4     print(10 / n)

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코드를 단계별로 보려면 n 명령을 입력하세요.

(Pdb) n
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(3)<module>()
-> n = int(s)
(Pdb) n
> /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(4)<module>()
-> print(10 / n)

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언제든지 p 변수 이름 명령을 입력하여 변수를 볼 수 있습니다.