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  • 代码调试记录
    千次阅读
    2018-11-01 14:15:28

    作者:黎智煊,叩丁狼高级讲师。本文为原创文章,转载请注明出处。     

    调试

    程序能一次写完并正常运行的概率很小,基本不超过1%。总会有各种各样的bug需要修正。有的bug很简单,看看错误信息就知道,有的bug很复杂,我们需要知道出错时,哪些变量的值是正确的,哪些变量的值是错误的,因此,需要一整套调试程序的手段来修复bug。

    1. 第一种方法简单直接粗暴有效,就是用print()把可能有问题的变量打印出来看看:
    def foo(s):
        n = int(s)
        print('>>> n = %d' % n)
        return 10 / n
    
    def main():
        foo('0')
    
    main()
    

    执行后在输出中查找打印的变量值:

    $ python err.py
    >>> n = 0
    Traceback (most recent call last):
      ...
    ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
    

    用print()最大的坏处是将来还得删掉它,想想程序里到处都是print(),运行结果也会包含很多垃圾信息。所以,我们又有第二种方法。

    断言

    凡是用print()来辅助查看的地方,都可以用断言(assert)来替代:

    def foo(s):
        n = int(s)
        assert n != 0, 'n is zero!'
        return 10 / n
    
    def main():
        foo('0')
    

    assert的意思是,表达式n != 0应该是True,否则,根据程序运行的逻辑,后面的代码肯定会出错。

    如果断言失败,assert语句本身就会抛出AssertionError:

    $ python err.py
    Traceback (most recent call last):
      ...
    AssertionError: n is zero!
    

    程序中如果到处充斥着assert,和print()相比也好不到哪去。不过,启动Python解释器时可以用-O参数来关闭assert:

    $ python -O err.py
    Traceback (most recent call last):
      ...
    ZeroDivisionError: division by zero
    

    关闭后,你可以把所有的assert语句当成pass来看。

    logging

    把print()替换为logging是第3种方式,和assert比,logging不会抛出错误,而且可以输出到文件:

    import logging
    
    s = '0'
    n = int(s)
    logging.info('n = %d' % n)
    print(10 / n)
    

    logging.info()就可以输出一段文本。运行,发现除了ZeroDivisionError,没有任何信息。怎么回事?

    在import logging之后添加一行配置再试试:

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

    看到输出了:

    $ 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
    
    • 这就是logging的好处,它允许你指定记录信息的级别,有debug,info,warning,error等几个级别,当我们指定level=INFO时,logging.debug就不起作用了。同理,指定level=WARNING后,debuginfo就不起作用了。这样一来,你可以放心地输出不同级别的信息,也不用删除,最后统一控制输出哪个级别的信息。

    • logging的另一个好处是通过简单的配置,一条语句可以同时输出到不同的地方,比如console和文件。

    pdb

    Debug 对于任何开发人员都是一项非常重要的技能,它能够帮助我们准确的定位错误,发现程序中的 bug。python 提供了一系列 debug 的工具和包,可供我们选择。本文将主要阐述如何利用 python debug 相关工具进行 debug。

    第4种方式是启动Python的调试器pdb

    使用 pdb 进行调试

    pdb 是 python 自带的一个包,为 python 程序提供了一种交互的源代码调试功能,主要特性包括设置断点、单步调试、进入函数调试、查看当前代码、查看栈片段、动态改变变量的值等。pdb 提供了一些常用的调试命令,详情见表 1。

    pdb 常用命令

    命令解释
    break 或 b 设置断点设置断点
    continue 或 c继续执行程序
    list 或 l查看当前行的代码段
    step 或 s进入函数
    return 或 r执行代码直到从当前函数返回
    exit 或 q中止并退出
    next 或 n执行下一行
    pp打印变量的值
    help帮助

    让程序以单步方式运行,可以随时查看运行状态。我们先准备好程序:

    # err.py
    s = '0'
    n = int(s)
    print(10 / n)
    

    然后启动:

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

    以参数-m pdb启动后,pdb定位到下一步要执行的代码-> s = '0'。输入命令l来查看代码:

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

    输入命令n可以单步执行代码:

    (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)
    

    任何时候都可以输入命令p 变量名来查看变量:

    (Pdb) p s
    '0'
    (Pdb) p n
    0
    

    输入命令q结束调试,退出程序:

    (Pdb) q
    

    这种通过pdb在命令行调试的方法理论上是万能的,但实在是太麻烦了,如果有一千行代码,要运行到第999行得敲多少命令啊。还好,我们还有另一种调试方法。

    pdb.set_trace()

    这个方法也是用pdb,但是不需要单步执行,我们只需要import pdb,然后,在可能出错的地方放一个pdb.set_trace(),就可以设置一个断点:

    # err.py
    import pdb
    
    s = '0'
    n = int(s)
    pdb.set_trace() # 运行到这里会自动暂停
    print(10 / n)
    

    运行代码,程序会自动在pdb.set_trace()暂停并进入pdb调试环境,可以用命令p查看变量,或者用命令c继续运行:

    $ python err.py 
    > /Users/michael/Github/learn-python3/samples/debug/err.py(7)<module>()
    -> print(10 / n)
    (Pdb) p n
    0
    (Pdb) c
    Traceback (most recent call last):
      File "err.py", line 7, in <module>
        print(10 / n)
    ZeroDivisionError: division by zero
    

    这个方式比直接启动pdb单步调试效率要高很多,但也高不到哪去。

    其他调试方式

    可以使用各类IDE自带的调试工具,优秀的python工具有pycharm,visual studio code,pydev等等.

     

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    代码环境

    Windows11, vs2019,opencv3.3.1,Debugx64

    一、代码注释

    1、realpath、PATH_MAX、basename
    这几句是为了在Ubuntu中运行时,寻找路径用的,Ubuntu需要比较严格的路径,Windows下运行时可以删除。
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    2、无法用一个类型初始化另一个类型(非常量限定)
    出现在一个向量变量names的问题,暂时不知道这个问题是什么原因造成的,可能是opencv版本的问题,但是这个代码中我们用不到这个指针,可以全部注释掉。注释掉后需要改645的图片路径。
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    3、与上述问题相同
    该函数块中有相同的指针问题,但是该函数块不需要使用可以全部注释,如果没有报错就可以不管。
    在这里插入图片描述

    二、注释后部分修改或删除

    1、该变量注释后成为没有被定义的变量,可以直接改成,“ellipse.txt”文件名自拟。(但是不知道LoadGT函数得到的是什么)
    在这里插入图片描述
    2、这里imwrite里的命名问题与上述相同(忘记截图原版的样子了)
    在这里插入图片描述

    三、运行时异常报错

    1、问题 | 0x00007FFB88A9478C 处(位于 ellipse_detect.exe 中)有未经处理的异常: Microsoft C++ 异常: cv::Exception
    在这里插入图片描述
    图片读取没成功,使用绝对路径,一共两处(或者三处,但是我怀疑一个函数没有被调用)
    在这里插入图片描述

    2、问题 | 引发的异常: 0xC0000005: 读取位置 0x00000000000000010 时发生访问冲突
    在这里插入图片描述
    这个问题的解决方式五花八门,对于我来说是 属性配置时,连接器–输入–附加依赖项,给debug添加了没有d结尾的lib文件。
    还有可能是指针出错等原因。

    四、结果展示

    请添加图片描述
    GetTimes函数获取时间,时间单位为ms

    展开全文
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    pdb 是 python 自带的一个包,为 python 程序提供了一种交互的源代码调试功能,主要特性包括设置断点、单步调试、进入函数调试、查看当前代码、查看栈片段、动态改变变量的值等。pdb 提供了一些常用的调试命令,详情...

    使用 pdb 进行调试

    pdb 是 python 自带的一个包,为 python 程序提供了一种交互的源代码调试功能,主要特性包括设置断点、单步调试、进入函数调试、查看当前代码、查看栈片段、动态改变变量的值等。pdb 提供了一些常用的调试命令,详情见表 1。


    表 1. pdb 常用命令
    命令解释
    break 或 b 设置断点设置断点
    continue 或 c继续执行程序
    list 或 l查看当前行的代码段
    step 或 s进入函数
    return 或 r执行代码直到从当前函数返回
    exit 或 q中止并退出
    next 或 n执行下一行
    pp打印变量的值
    help帮助

    下面结合具体的实例讲述如何使用 pdb 进行调试。


    清单 1. 测试代码示例
    import pdb 
     a = "aaa"
     pdb.set_trace() 
     b = "bbb"
     c = "ccc"
     final = a + b + c 
     print final

    开始调试:直接运行脚本,会停留在 pdb.set_trace() 处,选择 n+enter 可以执行当前的 statement。在第一次按下了 n+enter 之后可以直接按 enter 表示重复执行上一条 debug 命令。


    清单 2. 利用 pdb 调试
    [root@rcc-pok-idg-2255 ~]#  python epdb1.py 
     > /root/epdb1.py(4)?() 
     -> b = "bbb"
     (Pdb) n 
     > /root/epdb1.py(5)?() 
     -> c = "ccc"
     (Pdb) 
     > /root/epdb1.py(6)?() 
     -> final = a + b + c 
     (Pdb) list 
      1     import pdb 
      2     a = "aaa"
      3     pdb.set_trace() 
      4     b = "bbb"
      5     c = "ccc"
      6  -> final = a + b + c 
      7     print final 
     [EOF] 
     (Pdb) 
     [EOF] 
     (Pdb) n 
     > /root/epdb1.py(7)?() 
     -> print final 
     (Pdb)

    退出 debug:使用 quit 或者 q 可以退出当前的 debug,但是 quit 会以一种非常粗鲁的方式退出程序,其结果是直接 crash。


    清单 3. 退出 debug
    [root@rcc-pok-idg-2255 ~]#  python epdb1.py 
     > /root/epdb1.py(4)?() 
     -> b = "bbb"
     (Pdb) n 
     > /root/epdb1.py(5)?() 
     -> c = "ccc"
     (Pdb) q 
     Traceback (most recent call last): 
      File "epdb1.py", line 5, in ? 
        c = "ccc"
      File "epdb1.py", line 5, in ? 
        c = "ccc"
      File "/usr/lib64/python2.4/bdb.py", line 48, in trace_dispatch 
        return self.dispatch_line(frame) 
      File "/usr/lib64/python2.4/bdb.py", line 67, in dispatch_line 
        if self.quitting: raise BdbQuit 
     bdb.BdbQuit

    打印变量的值:如果需要在调试过程中打印变量的值,可以直接使用 p 加上变量名,但是需要注意的是打印仅仅在当前的 statement 已经被执行了之后才能看到具体的值,否则会报 NameError: < exceptions.NameError … ....> 错误。


    清单 4. debug 过程中打印变量
    [root@rcc-pok-idg-2255 ~]#  python epdb1.py 
     > /root/epdb1.py(4)?() 
     -> b = "bbb"
     (Pdb) n 
     > /root/epdb1.py(5)?() 
     -> c = "ccc"
     (Pdb) p b 
    'bbb'
     (Pdb) 
    'bbb'
     (Pdb) n 
     > /root/epdb1.py(6)?() 
     -> final = a + b + c 
     (Pdb) p c 
    'ccc'
     (Pdb) p final 
     *** NameError: <exceptions.NameError instance at 0x1551b710 > 
     (Pdb) n 
     > /root/epdb1.py(7)?() 
     -> print final 
     (Pdb) p final 
    'aaabbbccc'
     (Pdb)

    使用 c 可以停止当前的 debug 使程序继续执行。如果在下面的程序中继续有 set_statement() 的申明,则又会重新进入到 debug 的状态,读者可以在代码 print final 之前再加上 set_trace() 验证。


    清单 5. 停止 debug 继续执行程序
    [root@rcc-pok-idg-2255 ~]#  python epdb1.py 
     > /root/epdb1.py(4)?() 
     -> b = "bbb"
     (Pdb) n 
     > /root/epdb1.py(5)?() 
     -> c = "ccc"
     (Pdb) c 
     aaabbbccc

    显示代码:在 debug 的时候不一定能记住当前的代码块,如要要查看具体的代码块,则可以通过使用 list 或者 l 命令显示。list 会用箭头 -> 指向当前 debug 的语句。


    清单 6. debug 过程中显示代码
    [root@rcc-pok-idg-2255 ~]#  python epdb1.py 
     > /root/epdb1.py(4)?() 
     -> b = "bbb"
     (Pdb) list 
      1     import pdb 
      2     a = "aaa"
      3     pdb.set_trace() 
      4  -> b = "bbb"
      5     c = "ccc"
      6     final = a + b + c 
      7     pdb.set_trace() 
      8     print final 
     [EOF] 
     (Pdb) c 
     > /root/epdb1.py(8)?() 
     -> print final 
     (Pdb) list 
      3     pdb.set_trace() 
      4     b = "bbb"
      5     c = "ccc"
      6     final = a + b + c 
      7     pdb.set_trace() 
      8  -> print final 
     [EOF] 
     (Pdb)

    在使用函数的情况下进行 debug


    清单 7. 使用函数的例子
    import pdb 
     def combine(s1,s2):      # define subroutine combine, which... 
        s3 = s1 + s2 + s1    # sandwiches s2 between copies of s1, ... 
        s3 = '"' + s3 +'"'   # encloses it in double quotes,... 
        return s3            # and returns it. 
     a = "aaa"
     pdb.set_trace() 
     b = "bbb"
     c = "ccc"
     final = combine(a,b) 
     print final

    如果直接使用 n 进行 debug 则到 final=combine(a,b) 这句的时候会将其当做普通的赋值语句处理,进入到 print final。如果想要对函数进行 debug 如何处理呢 ? 可以直接使用 s 进入函数块。函数里面的单步调试与上面的介绍类似。如果不想在函数里单步调试可以在断点处直接按 r 退出到调用的地方。


    清单 8. 对函数进行 debug
    [root@rcc-pok-idg-2255 ~]# python epdb2.py 
     > /root/epdb2.py(10)?() 
     -> b = "bbb"
     (Pdb) n 
     > /root/epdb2.py(11)?() 
     -> c = "ccc"
     (Pdb) n 
     > /root/epdb2.py(12)?() 
     -> final = combine(a,b) 
     (Pdb) s 
     --Call-- 
     > /root/epdb2.py(3)combine() 
     -> def combine(s1,s2):      # define subroutine combine, which... 
     (Pdb) n 
     > /root/epdb2.py(4)combine() 
     -> s3 = s1 + s2 + s1    # sandwiches s2 between copies of s1, ... 
     (Pdb) list 
      1     import pdb 
      2 
      3     def combine(s1,s2):      # define subroutine combine, which... 
      4  ->     s3 = s1 + s2 + s1    # sandwiches s2 between copies of s1, ... 
      5         s3 = '"' + s3 +'"'   # encloses it in double quotes,... 
      6         return s3            # and returns it. 
      7 
      8     a = "aaa"
      9     pdb.set_trace() 
     10     b = "bbb"
     11     c = "ccc"
     (Pdb) n 
     > /root/epdb2.py(5)combine() 
     -> s3 = '"' + s3 +'"'   # encloses it in double quotes,... 
     (Pdb) n 
     > /root/epdb2.py(6)combine() 
     -> return s3            # and returns it. 
     (Pdb) n 
     --Return-- 
     > /root/epdb2.py(6)combine()->'"aaabbbaaa"'
     -> return s3            # and returns it. 
     (Pdb) n 
     > /root/epdb2.py(13)?() 
     -> print final 
     (Pdb)

    在调试的时候动态改变值 。在调试的时候可以动态改变变量的值,具体如下实例。需要注意的是下面有个错误,原因是 b 已经被赋值了,如果想重新改变 b 的赋值,则应该使用! B。


    清单 9. 在调试的时候动态改变值
    [root@rcc-pok-idg-2255 ~]# python epdb2.py 
     > /root/epdb2.py(10)?() 
     -> b = "bbb"
     (Pdb) var = "1234"
     (Pdb) b = "avfe"
     *** The specified object '= "avfe"' is not a function 
     or was not found along sys.path. 
     (Pdb) !b="afdfd"
     (Pdb)

    pdb 调试有个明显的缺陷就是对于多线程,远程调试等支持得不够好,同时没有较为直观的界面显示,不太适合大型的 python 项目。而在较大的 python 项目中,这些调试需求比较常见,因此需要使用更为高级的调试工具。接下来将介绍 PyCharm IDE 的调试方法 .

    使用 PyCharm 进行调试

    PyCharm 是由 JetBrains 打造的一款 Python IDE,具有语法高亮、Project 管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等功能,同时提供了对 Django 开发以及 Google App Engine 的支持。分为个人独立版和商业版,需要 license 支持,也可以获取免费的 30 天试用。试用版本的 Pycharm 可以在官网上下载,下载地址为:http://www.jetbrains.com/pycharm/download/index.html。 PyCharm 同时提供了较为完善的调试功能,支持多线程,远程调试等,可以支持断点设置,单步模式,表达式求值,变量查看等一系列功能。PyCharm IDE 的调试窗口布局如图 1 所示。


    图 1. PyCharm IDE 窗口布局
    图片示例  

    下面结合实例讲述如何利用 PyCharm 进行多线程调试。具体调试所用的代码实例见清单 10。


    清单 10. PyCharm 调试代码实例
    __author__ = 'zhangying'
     #!/usr/bin/python 
     import thread 
     import time 
     # Define a function for the thread 
     def print_time( threadName, delay): 
        count = 0 
        while count <  5: 
            count += 1 
            print "%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) ) 
     def check_sum(threadName,valueA,valueB): 
        print "to calculate the sum of two number her"
        result=sum(valueA,valueB) 
        print "the result is" ,result; 
     def sum(valueA,valueB): 
        if valueA >0 and valueB>0: 
            return valueA+valueB 
     def readFile(threadName, filename): 
        file = open(filename) 
        for line in file.xreadlines(): 
            print line 
     try: 
        thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) ) 
        thread.start_new_thread( check_sum, ("Thread-2", 4,5, ) ) 
        thread.start_new_thread( readFile, ("Thread-3","test.txt",)) 
     except: 
        print "Error: unable to start thread"
     while 1: 
     # 	 print "end"
        pass

    在调试之前通常需要设置断点,断点可以设置在循环或者条件判断的表达式处或者程序的关键点。设置断点的方法非常简单:在代码编辑框中将光标移动到需要设置断点的行,然后直接按 Ctrl+F8 或者选择菜单"Run"->"Toggle Line Break Point",更为直接的方法是双击代码编辑处左侧边缘,可以看到出现红色的小圆点(如图 2)。当调试开始的时候,当前正在执行的代码会直接显示为蓝色。下图中设置了三个断点,蓝色高亮显示的为正在执行的代码。


    图 2. 断点设置
    图片示例 2  

    表达式求值:在调试过程中有的时候需要追踪一些表达式的值来发现程序中的问题,Pycharm 支持表达式求值,可以通过选中该表达式,然后选择“Run”->”Evaluate Expression”,在出现的窗口中直接选择 Evaluate 便可以查看。

    Pychar 同时提供了 Variables 和 Watches 窗口,其中调试步骤中所涉及的具体变量的值可以直接在 variable 一栏中查看。


    图 3. 变量查看
    图片示例 3  

    如果要动态的监测某个变量可以直接选中该变量并选择菜单”Run”->”Add Watch”添加到 watches 栏中。当调试进行到该变量所在的语句时,在该窗口中可以直接看到该变量的具体值。


    图 4. 监测变量
    图片示例 4  

    对于多线程程序来说,通常会有多个线程,当需要 debug 的断点分别设置在不同线程对应的线程体中的时候,通常需要 IDE 有良好的多线程调试功能的支持。 Pycharm 中在主线程启动子线程的时候会自动产生一个 Dummy 开头的名字的虚拟线程,每一个 frame 对应各自的调试帧。如图 5,本实例中一共有四个线程,其中主线程生成了三个线程,分别为 Dummy-4,Dummy-5,Dummy-6. 其中 Dummy-4 对应线程 1,其余分别对应线程 2 和线程 3。


    图 5. 多线程窗口
    图片示例 5  

    当调试进入到各个线程的子程序时,Frame 会自动切换到其所对应的 frame,相应的变量栏中也会显示与该过程对应的相关变量,如图 6,直接控制调试按钮,如 setp in,step over 便可以方便的进行调试。


    图 6. 子线程调试
    图片示例 6  

    查看大图

    使用 PyDev 进行调试

    PyDev 是一个开源的的 plugin,它可以方便的和 Eclipse 集成,提供方便强大的调试功能。同时作为一个优秀的 Python IDE 还提供语法错误提示、源代码编辑助手、Quick Outline、Globals Browser、Hierarchy View、运行等强大功能。下面讲述如何将 PyDev 和 Eclipse 集成。在安装 PyDev 之前,需要先安装 Java 1.4 或更高版本、Eclipse 以及 Python。 第一步:启动 Eclipse,在 Eclipse 菜单栏中找到 Help 栏,选择 Help > Install New Software,并选择 Add button,添加 Ptdev 的下载站点 http://pydev.org/updates。选择 PyDev 之后完成余下的步骤便可以安装 PyDev。


    图 7. 安装 PyDev
    图片示例 7  

    安装完成之后需要配置 Python 解释器,在 Eclipse 菜单栏中,选择 Window > Preferences > Pydev > Interpreter – Python。Python 安装在 C:\Python27 路径下。单击 New,选择 Python 解释器 python.exe,打开后显示出一个包含很多复选框的窗口,选择需要加入系统 PYTHONPATH 的路径,单击 OK。


    图 8. 配置 PyDev
    图片示例 8  

    在配置完 Pydev 之后,可以通过在 Eclipse 菜单栏中,选择 File > New > Project > Pydev >Pydev Project,单击 Next 创建 Python 项目,下面的内容假设 python 项目已经创建,并且有个需要调试的脚本 remote.py(具体内容如下),它是一个登陆到远程机器上去执行一些命令的脚本,在运行的时候需要传入一些参数,下面将详细讲述如何在调试过程中传入参数 .


    清单 11. Pydev 调试示例代码
    #!/usr/bin/env python 
     import os 	 
     def telnetdo(HOST=None, USER=None, PASS=None, COMMAND=None): #define a function 
    	 import telnetlib, sys 
    	 if not HOST: 
    		 try: 
    			 HOST = sys.argv[1] 
    			 USER = sys.argv[2] 
    			 PASS = sys.argv[3] 
    			 COMMAND = sys.argv[4] 
    		 except: 
    			 print "Usage: remote.py host user pass command"
    			 return 
    	 tn = telnetlib.Telnet() # 
    	 try: 
    		 tn.open(HOST) 
    	 except: 
    		 print "Cannot open host"
    		 return 
    	 tn.read_until("login:") 
    	 tn.write(USER + '\n') 
    	 if PASS: 
    		 tn.read_until("Password:") 
    		 tn.write(PASS + '\n') 
    		 tn.write(COMMAND + '\n') 
    		 tn.write("exit\n") 
    		 tmp = tn.read_all() 
    		 tn.close() 
    		 del tn 
    		 return tmp 
    		
     if __name__ == '__main__': 
    	 print telnetdo()

    在调试的时候有些情况需要传入一些参数,在调试之前需要进行相应的配置以便接收所需要的参数,选择需要调试的程序(本例 remote.py),该脚本在 debug 的过程中需要输入四个参数:host,user,password 以及命令。在 eclipse 的工程目录下选择需要 debug 的程序,单击右键,选择“Debug As”->“Debug Configurations”,在 Arguments Tab 页中选择“Variables”。如下 图 9 所示 .


    图 9. 配置变量
    图片示例 9  

    在窗口”Select Variable”之后选择“Edit Varuables” ,出现如下窗口,在下图中选择”New” 并在弹出的窗口中输入对应的变量名和值。特别需要注意的是在值的后面一定要有空格,不然所有的参数都会被当做第一个参数读入。


    图 10. 添加具体变量
    图片示例 10  

    按照以上方式依次配置完所有参数,然后在”select variable“窗口中安装参数所需要的顺序依次选择对应的变量。配置完成之后状态如下图 11 所示。


    图 11. 完成配置
    图片示例 11  

    选择 Debug 便可以开始程序的调试,调试方法与 eclipse 内置的调试功能的使用相似,并且支持多线程的 debug,这方面的文章已经有很多,读者可以自行搜索阅读,或者参考”使用 Eclipse 平台进行调试“一文。

    使用日志功能达到调试的目的

    日志信息是软件开发过程中进行调试的一种非常有用的方式,特别是在大型软件开发过程需要很多相关人员进行协作的情况下。开发人员通过在代码中加入一些特定的能够记录软件运行过程中的各种事件信息能够有利于甄别代码中存在的问题。这些信息可能包括时间,描述信息以及错误或者异常发生时候的特定上下文信息。 最原始的 debug 方法是通过在代码中嵌入 print 语句,通过输出一些相关的信息来定位程序的问题。但这种方法有一定的缺陷,正常的程序输出和 debug 信息混合在一起,给分析带来一定困难,当程序调试结束不再需要 debug 输出的时候,通常没有很简单的方法将 print 的信息屏蔽掉或者定位到文件。python 中自带的 logging 模块可以比较方便的解决这些问题,它提供日志功能,将 logger 的 level 分为五个级别,可以通过 Logger.setLevel(lvl) 来设置。默认的级别为 warning。


    表 2. 日志的级别
    Level使用情形
    DEBUG详细的信息,在追踪问题的时候使用
    INFO正常的信息
    WARNING一些不可预见的问题发生,或者将要发生,如磁盘空间低等,但不影响程序的运行
    ERROR由于某些严重的问题,程序中的一些功能受到影响
    CRITICAL严重的错误,或者程序本身不能够继续运行

    logging lib 包含 4 个主要对象

    • logger:logger 是程序信息输出的接口。它分散在不同的代码中使得程序可以在运行的时候记录相应的信息,并根据设置的日志级别或 filter 来决定哪些信息需要输出并将这些信息分发到其关联的 handler。常用的方法有 Logger.setLevel(),Logger.addHandler() ,Logger.removeHandler() ,Logger.addFilter() ,Logger.debug(), Logger.info(), Logger.warning(), Logger.error(),getLogger() 等。logger 支持层次继承关系,子 logger 的名称通常是父 logger.name 的方式。如果不创建 logger 的实例,则使用默认的 root logger,通过 logging.getLogger() 或者 logging.getLogger("") 得到 root logger 实例。
    • Handler:Handler 用来处理信息的输出,可以将信息输出到控制台,文件或者网络。可以通过 Logger.addHandler() 来给 logger 对象添加 handler,常用的 handler 有 StreamHandler 和 FileHandler 类。StreamHandler 发送错误信息到流,而 FileHandler 类用于向文件输出日志信息,这两个 handler 定义在 logging 的核心模块中。其他的 hander 定义在 logging.handles 模块中,如 HTTPHandler,SocketHandler。
    • Formatter:Formatter 则决定了 log 信息的格式 , 格式使用类似于 %(< dictionary key >)s 的形式来定义,如'%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',支持的 key 可以在 python 自带的文档 LogRecord attributes 中查看。
    • Filter:Filter 用来决定哪些信息需要输出。可以被 handler 和 logger 使用,支持层次关系,比如如果设置了 filter 为名称为 A.B 的 logger,则该 logger 和其子 logger 的信息会被输出,如 A.B,A.B.C.

    清单 12. 日志使用示例
    import logging 
     LOG1=logging.getLogger('b.c') 
     LOG2=logging.getLogger('d.e') 
     filehandler = logging.FileHandler('test.log','a') 
     formatter = logging.Formatter('%(name)s %(asctime)s %(levelname)s %(message)s') 
     filehandler.setFormatter(formatter) 
     filter=logging.Filter('b') 
     filehandler.addFilter(filter) 
     LOG1.addHandler(filehandler) 
     LOG2.addHandler(filehandler) 
     LOG1.setLevel(logging.INFO) 
     LOG2.setLevel(logging.DEBUG) 
     LOG1.debug('it is a debug info for log1') 
     LOG1.info('normal infor for log1') 
     LOG1.warning('warning info for log1:b.c') 
     LOG1.error('error info for log1:abcd') 
     LOG1.critical('critical info for log1:not worked') 
     LOG2.debug('debug info for log2') 
     LOG2.info('normal info for log2') 
     LOG2.warning('warning info for log2') 
     LOG2.error('error:b.c') 
     LOG2.critical('critical')

    上例设置了 filter b,则 b.c 为 b 的子 logger,因此满足过滤条件该 logger 相关的日志信息会 被输出,而其他不满足条件的 logger(这里是 d.e)会被过滤掉。


    清单 13. 输出结果
    b.c 2011-11-25 11:07:29,733 INFO normal infor for log1 
     b.c 2011-11-25 11:07:29,733 WARNING warning info for log1:b.c 
     b.c 2011-11-25 11:07:29,733 ERROR error info for log1:abcd 
     b.c 2011-11-25 11:07:29,733 CRITICAL critical info for log1:not worked

    logging 的使用非常简单,同时它是线程安全的,下面结合多线程的例子讲述如何使用 logging 进行 debug。


    清单 14. 多线程使用 logging
    logging.conf 
     [loggers] 
     keys=root,simpleExample 
    
     [handlers] 
     keys=consoleHandler 
    
     [formatters] 
     keys=simpleFormatter 
    
     [logger_root] 
     level=DEBUG 
     handlers=consoleHandler 
    
     [logger_simpleExample] 
     level=DEBUG 
     handlers=consoleHandler 
     qualname=simpleExample 
     propagate=0 
    
     [handler_consoleHandler] 
     class=StreamHandler 
     level=DEBUG 
     formatter=simpleFormatter 
     args=(sys.stdout,) 
    
     [formatter_simpleFormatter] 
     format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s 
     datefmt= 
    
     code example: 
     #!/usr/bin/python 
     import thread 
     import time 
     import logging 
     import logging.config 
     logging.config.fileConfig('logging.conf') 
     # create logger 
     logger = logging.getLogger('simpleExample') 
     # Define a function for the thread 
     def print_time( threadName, delay): 
    	 logger.debug('thread 1 call print_time function body') 
    	 count = 0 
    	 logger.debug('count:%s',count)

    总结

    全文介绍了 python 中 debug 的几种不同的方式,包括 pdb 模块、利用 PyDev 和 Eclipse 集成进行调试、PyCharm 以及 Debug 日志进行调试,希望能给相关 python 使用者一点参考。更多关于 python debugger 的资料可以参见参考资料。


    参考资料

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    转载于:https://my.oschina.net/taisha/blog/56703

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    前端获取后端本地代码调试之路

    	本人刚入码圈的第一年时光,平时记录下自己工作中遇到的问题,顺便给大家分享一下解决方式~ 请多多指教交流 *_* 
    

    与前端的联调

    因为项目是前后分离的,要与前端进行接口联调,想在本地测试下。就采用了局域网中ping地址的方式来建立连接。

    首先:
    两台电脑得处在同一局域网下。我通过cmd中 ipconfig 获取我电脑的IP地址 发给前端同学。
    然后:
    前端同学先在hosts文件中配置 我的IP地址(如图:是etc路径下的host文件)
    在这里插入图片描述
    在hosts 文件中新增我给前端同学的IP地址 与访问域名 (注: 这儿的IP是百度的IP,域名我是用的localhost)
    在这里插入图片描述
    保存完成之后,前端同学在自己的 电脑中: win+R 打开 输入cmd后 点击 确定 (有些电脑需要管理员的方式打开cmd窗口)

    在这里插入图片描述

    成功进去cmd窗口 下一步输入: ping 61.135.169.121 即可 连接成功之后就可以调试了。
    在这里插入图片描述
    前端直接用localhost/(自己的路径 参数) 去访问后台本地的接口就行了。
    这时候前端发现请求获取数据失败:有跨域问题
    我在 后台接口中添加 @CrossOrigin(origins = “*”, maxAge = 3600) 注解 完美解决跨域问题
    加粗样式
    最后就可以在本地愉快的去前后端一起联调啦~~~
    有更好用的方式可以交流下哦~

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