python–debug神器pysnooper

使用它你可以获得什么优势：

（1）无需用print就可以获得变量的值；

（2）以日志地形式进行保存，方便随时查看；

（3）可以根据需要，设置调用函数的深度；

（4）多个函数的日志，可以设置前缀进行标识；

1.安装

pip install pysnooper

2.官方代码

import pysnooper
@pysnooper.snoop()
def number_to_bits(number):
    if number:
        bits = []
        while number:
            number, remainder = divmod(number, 2)
            bits.insert(0, remainder)
        return bits
    else:
        return [0]
number_to_bits(6)

我们可以看到程序运行到哪一步， 以及到那一步时相关变量的值。

若果你不想追踪整个函数，你可以像这样使用：

def foo():
    lst = []
    for i in range(10):
        lst.append(random.randrange(1, 1000))

    with pysnooper.snoop():
        lower = min(lst)
        upper = max(lst)
        mid = (lower + upper) / 2
        print(lower, mid, upper)
foo()

查看一下其源代码，发现其具有一下参数：

  • output参数。该参数指定函数运行过程中产生的中间结果的保存位置，若该值为空，则将中间结果输出到控制台。
  • watch参数。该参数是vector类型, 因为在默认情况下，装饰器只跟踪局部变量，要跟踪非局部变量，则可以通过该字段来指定。默认值为空vector。
  • watch_explode参数：展开显示对象的属性或者列表/字典的值。
  • depth参数。该参数表示需要追踪的函数调用的深度。在很多时候，我们在函数中会调用其他函数，通过该参数就可以指定跟踪调用函数的深度。默认值为1。
  • prefix参数。该参数用于指定该函数接口的中间结果前缀。当多个函数都使用的该装饰器后，会将这些函数调用的中间结果保存到一个文件中，此时就可以通过前缀过滤不同函数调用的中间结果。默认值为空字符串。
  • thread_info参数，在多线程应用程序上，确定在输出中监听到哪个线程。
  • custom_repr参数，PySnooper支持装饰生成器。它将自动将修饰符应用于所有方法。（不包括属性和其他特殊情况。）
  • max_variable_length参数，默认情况下，变量和异常被截断为100个字符。
  • nomarlize参数，删除所有与机器相关的数据（路径，时间戳，内存地址），以便与其他跟踪轻松进行比较。

其实，比较重要的就是前面几个参数。对于一般情况下也就够用了，接下来用几个小例子来看下效果。

例子1：
@pysnooper.snoop()
def test(n):
    if n==1:
        return 1
    if n==2:
        return 2
    return test(n-1)+test(n-2)

test(4)

例子2：

@pysnooper.snoop("quick_sort.txt")
def quick_sort(a):
    if len(a)<=1:
        return a
    tmp=a[0]
    left = [i for i in a[1:] if i<=tmp]
    right = [i for i in a[1:] if i > tmp]
    return quick_sort(left)+[tmp]+quick_sort(right)

quick_sort([3,5,9,4,7,2,8])

输出比较长，就不显示全部的结果了。 

例子3：

class Foo(object):
    def __init__(self):
        self.num1 = 0
        self.num2 = 0
        self.sum_value = 0

    def add(self, num1, num2):
        return num1 + num2
    @pysnooper.snoop(output="debug.log", watch=("self.num1", "self.num2", "self.sum_value"))
    def multiplication(self, num1, num2):
        self.num1 = num1
        self.num2 = num2
        sum_value = 0
        for i in range(0, num1):
            sum_value = self.add(sum_value, num2)
        self.sum_value = sum_value
        return sum_value

foo = Foo()
foo.multiplication(3, 4)

 注意前缀名字变了，以及全局变量的值。

版权声明：本文为xiximayou原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/11946503.html