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PySnooper是一款適合菜鳥(niǎo)用的代碼調(diào)試工具。 如果Python代碼哪兒輸出不對(duì)勁了，之前一般都是利用print函數(shù)結(jié)合pdb.setTrace()來(lái)找問(wèn)題，如果使用pysnooper的話，那事情就變得簡(jiǎn)單了！
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1. 快速安裝
執(zhí)行下面這些命令進(jìn)行安裝 PySnooper
$ python3 -m pip install pysnooper
# 或者
$ conda install -c conda-forge pysnooper
# 或者
$ yay -S python-pysnooper
2. 簡(jiǎn)單案例
下面這段代碼，定義了一個(gè) demo_func 的函數(shù)，在里面生成一個(gè) profile 的字典變量，然后去更新它，最后返回。
代碼本身沒(méi)有什么實(shí)際意義，但是用來(lái)演示 PySnooper 已經(jīng)足夠。
import pysnooper
@pysnooper.snoop()
def demo_func():
profile = {}
profile["name"] = "寫(xiě)代碼的明哥"
profile["age"] = 27
profile["gender"] = "male"
return profile
def main():
profile = demo_func()
main()
現(xiàn)在我使用終端命令行的方式來(lái)運(yùn)行它
[root@iswbm ~]# python3 demo.py
Source path:... demo.py
17:52:49.624943 call 4 def demo_func():
17:52:49.625124 line 5 profile = {}
New var:....... profile = {}
17:52:49.625156 line 6 profile["name"] = "寫(xiě)代碼的明哥"
Modified var:.. profile = {'name': '寫(xiě)代碼的明哥'}
17:52:49.625207 line 7 profile["age"] = 27
Modified var:.. profile = {'name': '寫(xiě)代碼的明哥', 'age': 27}
17:52:49.625254 line 8 profile["gender"] = "male"
Modified var:.. profile = {'name': '寫(xiě)代碼的明哥', 'age': 27, 'gender': 'male'}
17:52:49.625306 line 10 return profile
17:52:49.625344 return 10 return profile
Return value:.. {'name': '寫(xiě)代碼的明哥', 'age': 27, 'gender': 'male'}
Elapsed time: 00:00:00.000486
可以看到 PySnooper 把函數(shù)運(yùn)行的過(guò)程全部記錄了下來(lái)，包括：
代碼的片段、行號(hào)等信息，以及每一行代碼是何時(shí)調(diào)用的？
函數(shù)內(nèi)局部變量的值如何變化的？何時(shí)新增了變量，何時(shí)修改了變量。
函數(shù)的返回值是什么？
運(yùn)行函數(shù)消耗了多少時(shí)間？
而作為開(kāi)發(fā)者，要得到這些如此詳細(xì)的調(diào)試信息，你需要做的非常簡(jiǎn)單，只要給你想要調(diào)試的函數(shù)上帶上一頂帽子（裝飾器） — @pysnooper.snoop() 即可。
3. 詳細(xì)使用
3.1 重定向到日志文件
@pysnooper.snoop() 不加任何參數(shù)時(shí)，會(huì)默認(rèn)將調(diào)試的信息輸出到標(biāo)準(zhǔn)輸出。
對(duì)于單次調(diào)試就能解決的 BUG ，這樣沒(méi)有什么問(wèn)題，但是有一些 BUG 只有在特定的場(chǎng)景下才會(huì)出現(xiàn)，需要你把程序放在后面跑個(gè)一段時(shí)間才能復(fù)現(xiàn)。
這種情況下，你可以將調(diào)試信息重定向輸出到某一日志文件中，方便追溯排查。
@pysnooper.snoop(output='/var/log/debug.log')
def demo_func():
...
3.2 跟蹤非局部變量值
PySnooper 是以函數(shù)為單位進(jìn)行調(diào)試的，它默認(rèn)只會(huì)跟蹤函數(shù)體內(nèi)的局部變量，若想跟蹤全局變量，可以給 pysnooper.snoop() 加上 watch 參數(shù)
out = {"foo": "bar"}
@pysnooper.snoop(watch=('out["foo"]'))
def demo_func():
...
如此一來(lái)，PySnooper 會(huì)在 out[“foo”] 值有變化時(shí)，也將其打印出來(lái) watch 參數(shù)，接收一個(gè)可迭代對(duì)象（可以是list 或者 tuple），里面的元素為字符串表達(dá)式，什么意思呢？看下面例子就知道了
@pysnooper.snoop(watch=('out["foo"]', 'foo.bar', 'self.foo["bar"]'))
def demo_func():
...
和 watch 相對(duì)的，pysnooper.snoop() 還可以接收一個(gè)函數(shù) watch_explode，表示除了這幾個(gè)參數(shù)外的其他所有全局變量都監(jiān)控。
@pysnooper.snoop(watch_explode=('foo', 'bar'))
def demo_func():
...
3.3 設(shè)置跟蹤函數(shù)的深度
當(dāng)你使用 PySnooper 調(diào)試某個(gè)函數(shù)時(shí)，若該函數(shù)中還調(diào)用了其他函數(shù)，PySnooper 是不會(huì)傻傻的跟蹤進(jìn)去的。
如果你想繼續(xù)跟蹤該函數(shù)中調(diào)用的其他函數(shù)，可以通過(guò)指定 depth 參數(shù)來(lái)設(shè)置跟蹤深度（不指定的話默認(rèn)為 1）。
@pysnooper.snoop(depth=2)
def demo_func():
...
3.4 設(shè)置調(diào)試日志的前綴
當(dāng)你在使用 PySnooper 跟蹤多個(gè)函數(shù)時(shí)，調(diào)試的日志會(huì)顯得雜亂無(wú)章，不方便查看。
在這種情況下，PySnooper 提供了一個(gè)參數(shù)，方便你為不同的函數(shù)設(shè)置不同的標(biāo)志，方便你在查看日志時(shí)進(jìn)行區(qū)分。
@pysnooper.snoop(output="/var/log/debug.log", prefix="demo_func: ")
def demo_func():
...
效果如下
3.5 設(shè)置最大的輸出長(zhǎng)度
默認(rèn)情況下，PySnooper 輸出的變量和異常信息，如果超過(guò) 100 個(gè)字符，被會(huì)截?cái)酁?100 個(gè)字符。
當(dāng)然你也可以通過(guò)指定參數(shù) 進(jìn)行修改
@pysnooper.snoop(max_variable_length=200）
def demo_func():
...
您也可以使用max_variable_length=None它從不截?cái)嗨鼈儭?/p>
@pysnooper.snoop(max_variable_length=None）
def demo_func():
...
3.6 支持多線程調(diào)試模式
PySnooper 同樣支持多線程的調(diào)試，通過(guò)設(shè)置參數(shù) thread_info=True，它就會(huì)在日志中打印出是在哪個(gè)線程對(duì)變量進(jìn)行的修改。
@pysnooper.snoop(thread_info=True)
def demo_func():
...
效果如下
3.7 自定義對(duì)象的格式輸出
pysnooper.snoop() 函數(shù)有一個(gè)參數(shù)是 custom_repr，它接收一個(gè)元組對(duì)象。
在這個(gè)元組里，你可以指定特定類(lèi)型的對(duì)象以特定格式進(jìn)行輸出。
這邊我舉個(gè)例子。
假如我要跟蹤 person 這個(gè) Person 類(lèi)型的對(duì)象，由于它不是常規(guī)的 Python 基礎(chǔ)類(lèi)型，PySnooper 是無(wú)法正常輸出它的信息的。
因此我在 pysnooper.snoop() 函數(shù)中設(shè)置了 custom_repr 參數(shù)，該參數(shù)的第一個(gè)元素為 Person，第二個(gè)元素為 print_persion_obj 函數(shù)。
PySnooper 在打印對(duì)象的調(diào)試信息時(shí)，會(huì)逐個(gè)判斷它是否是 Person 類(lèi)型的對(duì)象，若是，就將該對(duì)象傳入 print_persion_obj 函數(shù)中，由該函數(shù)來(lái)決定如何顯示這個(gè)對(duì)象的信息。
class Person:pass
def print_person_obj(obj):
return f""
@pysnooper.snoop(custom_repr=(Person, print_person_obj))
def demo_func():
...
完整的代碼如下
import pysnooper
class Person:pass
def print_person_obj(obj):
return f""
@pysnooper.snoop(custom_repr=(Person, print_person_obj))
def demo_func():
person = Person()
person.name = "寫(xiě)代碼的明哥"
person.age = 27
person.gender = "male"
return person
def main():
profile = demo_func()
main()
運(yùn)行一下，觀察一下效果。 如果你要自定義格式輸出的有很多個(gè)類(lèi)型，那么 custom_repr 參數(shù)的值可以這么寫(xiě)
@pysnooper.snoop(custom_repr=((Person, print_person_obj), (numpy.ndarray, print_ndarray)))
def demo_func():
...
還有一點(diǎn)我提醒一下，元組的第一個(gè)元素可以是類(lèi)型（如類(lèi)名Person 或者其他基礎(chǔ)類(lèi)型 list等），也可以是一個(gè)判斷對(duì)象類(lèi)型的函數(shù)。
也就是說(shuō)，下面三種寫(xiě)法是等價(jià)的。
# 【第一種寫(xiě)法】
@pysnooper.snoop(custom_repr=(Person, print_persion_obj))
def demo_func():
...
# 【第二種寫(xiě)法】
def is_persion_obj(obj):
return isinstance(obj, Person)
@pysnooper.snoop(custom_repr=(is_persion_obj, print_persion_obj))
def demo_func():
...
# 【第三種寫(xiě)法】
@pysnooper.snoop(custom_repr=(lambda obj: isinstance(obj, Person), print_persion_obj))
def demo_func():
...
當(dāng)前文章：通過(guò)PySnooper調(diào)試python代碼
網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)址：http://www.dlmjj.cn/article/dphccij.html
