简单实用,Python代码调试利器

简介: 简单实用,Python代码调试利器

1 简介

尽管有那么多花里胡哨的debug工具和方式供我们选择,但不得不承认,在大多数情况下,print()才是最方便的代码调试方式😂,通过手动在程序中的关键位置书写合适的打印语句,可以很快速地帮助我们了解到程序运行的过程,发现问题所在。

icecream就是一个将print大法发挥到极致的Python库,它的工作方式有些像vscode中针对javascript的插件Turbo Console Log,下面就让我们一起来领略icecream中的实用功能吧🍦~

2 利用icecream进行高效debug

让我们先来看看icecream最基础的使用方式,假如我们需要在循环过程中打印每一轮对应的几个变量,为了使得显示的信息更为清楚,传统的方式可以这样做:

from icecream import ic
for i in range(3):
    
    j = i + 1
    k = i ** 2
    print('i : ', i, 'j : ', j, 'k : ', k)

而基于icecream,事情就变得简单了一些:

for i in range(3):
    
    j = i + 1
    k = i ** 2
    ic(i, j, k)

比较一下差异,效果一目了然:

这就是icecream的基础用法,下面我们来学习其更加丰富的功能特性:

2.1 利用icecream检查各种变量

icecream可以对任何类型的变量进行检查,只需将变量传入ic()中即可,甚至连pandas中的数据框都可以友好地进行打印输出:

import pandas as pd
def demo_func(x):
    
    return x + 1
class DemoClass:
    
    a = 1
demo_df = pd.DataFrame({
    'a': [1, 2, 3],
    'b': ['a', 'b', 'c']
})
ic(demo_func(1))
ic(DemoClass.a)
ic(demo_df);

2.2 检查代码执行位置

很多时候我们在调试代码打印一些关键位置结果时,希望可以快速找到对应结果在代码中的位置,利用ic(),不传递任何参数时,会自动打印出所在位置、所属父级函数等信息:

from icecream import ic
def demo():
    ic()
    a = 1
    if 1 > 0:
        ic()
        a += 1
    else:
        ic()
        a -= 1
demo()

2.3 一处导入处处使用

当你的项目拥有一个主文件,其他的子模块都在主文件中被调用时,那么你就可以在主文件开头执行下列代码,之后无需在子模块中导入icecream也可以使用ic()

from icecream import install
install()

2.4 个性化设置

除了使用icecream默认的信息打印格式之外,我们还可以利用ic.configureOutput()来自定义一些显示参数,譬如:

更多自定义参数可以访问https://github.com/gruns/icecream#configuration查看更多。

正如icecream的简介中所说的那样:别再使用print()进行debug,大家可以在日常使用过程中多多使用icecream,体会其便捷之处。

相关文章
|
6天前
|
存储 JSON 监控
告别Print,使用IceCream进行高效的Python调试
本文将介绍**IceCream**库,这个专门用于调试的工具显著提升了调试效率,使整个过程更加系统化和规范化。
25 2
告别Print,使用IceCream进行高效的Python调试
|
4天前
|
缓存 监控 测试技术
Python中的装饰器:功能扩展与代码复用的利器###
本文深入探讨了Python中装饰器的概念、实现机制及其在实际开发中的应用价值。通过生动的实例和详尽的解释,文章展示了装饰器如何增强函数功能、提升代码可读性和维护性,并鼓励读者在项目中灵活运用这一强大的语言特性。 ###
|
7天前
|
缓存 开发者 Python
探索Python中的装饰器:简化代码,增强功能
【10月更文挑战第35天】装饰器在Python中是一种强大的工具,它允许开发者在不修改原有函数代码的情况下增加额外的功能。本文旨在通过简明的语言和实际的编码示例,带领读者理解装饰器的概念、用法及其在实际编程场景中的应用,从而提升代码的可读性和复用性。
|
4天前
|
Python
探索Python中的装饰器:简化代码,提升效率
【10月更文挑战第39天】在编程的世界中,我们总是在寻找使代码更简洁、更高效的方法。Python的装饰器提供了一种强大的工具,能够让我们做到这一点。本文将深入探讨装饰器的基本概念,展示如何通过它们来增强函数的功能,同时保持代码的整洁性。我们将从基础开始,逐步深入到装饰器的高级用法,让你了解如何利用这一特性来优化你的Python代码。准备好让你的代码变得更加优雅和强大了吗?让我们开始吧!
12 1
|
8天前
|
设计模式 缓存 监控
Python中的装饰器:代码的魔法增强剂
在Python编程中,装饰器是一种强大而灵活的工具,它允许程序员在不修改函数或方法源代码的情况下增加额外的功能。本文将探讨装饰器的定义、工作原理以及如何通过自定义和标准库中的装饰器来优化代码结构和提高开发效率。通过实例演示,我们将深入了解装饰器的应用,包括日志记录、性能测量、事务处理等常见场景。此外,我们还将讨论装饰器的高级用法,如带参数的装饰器和类装饰器,为读者提供全面的装饰器使用指南。
|
4天前
|
存储 缓存 监控
掌握Python装饰器:提升代码复用性与可读性的利器
在本文中,我们将深入探讨Python装饰器的概念、工作原理以及如何有效地应用它们来增强代码的可读性和复用性。不同于传统的函数调用,装饰器提供了一种优雅的方式来修改或扩展函数的行为,而无需直接修改原始函数代码。通过实际示例和应用场景分析,本文旨在帮助读者理解装饰器的实用性,并鼓励在日常编程实践中灵活运用这一强大特性。
|
9天前
|
存储 算法 搜索推荐
Python高手必备!揭秘图(Graph)的N种风骚表示法,让你的代码瞬间高大上
在Python中,图作为重要的数据结构,广泛应用于社交网络分析、路径查找等领域。本文介绍四种图的表示方法:邻接矩阵、邻接表、边列表和邻接集。每种方法都有其特点和适用场景,掌握它们能提升代码效率和可读性,让你在项目中脱颖而出。
21 5
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索机器学习:从理论到Python代码实践
【10月更文挑战第36天】本文将深入浅出地介绍机器学习的基本概念、主要算法及其在Python中的实现。我们将通过实际案例,展示如何使用scikit-learn库进行数据预处理、模型选择和参数调优。无论你是初学者还是有一定基础的开发者,都能从中获得启发和实践指导。
17 2
|
9天前
|
数据库 Python
异步编程不再难!Python asyncio库实战,让你的代码流畅如丝!
在编程中,随着应用复杂度的提升,对并发和异步处理的需求日益增长。Python的asyncio库通过async和await关键字,简化了异步编程,使其变得流畅高效。本文将通过实战示例,介绍异步编程的基本概念、如何使用asyncio编写异步代码以及处理多个异步任务的方法,帮助你掌握异步编程技巧,提高代码性能。
26 4
|
10天前
|
缓存 开发者 Python
探索Python中的装饰器:简化和增强你的代码
【10月更文挑战第32天】 在编程的世界中,简洁和效率是永恒的追求。Python提供了一种强大工具——装饰器,它允许我们以声明式的方式修改函数的行为。本文将深入探讨装饰器的概念、用法及其在实际应用中的优势。通过实际代码示例,我们不仅理解装饰器的工作方式,还能学会如何自定义装饰器来满足特定需求。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你揭示装饰器的神秘面纱,并展示如何利用它们简化和增强你的代码库。