Python 代碼調試神器:PySnooper

給大家推薦本我自己寫的電子書《PyCharm中文指南》,把各種 PyCharm 的高效的使用技巧用GIF動態圖的形式展示出來。有興趣的可以看它的在線文檔:
http://pycharm.iswbm.com


對於每個程序開發者來說,調試幾乎是必備技能。

代碼寫到一半卡住了,不知道這個函數執行完的返回結果是怎樣的?調試一下看看

代碼運行到一半報錯了,什麼情況?怎麼跟預期的不一樣?調試一下看看

調試的方法多種多樣,不同的調試方法適合不同的場景和人羣。

  • 如果你是剛接觸編程的小萌新,對很多工具的使用還不是很熟練,那麼 print 和 log 大法好
  • 如果你在本地(Win或者Mac)電腦上開發,那麼 IDE 的圖形化界面調試無疑是最適合的;
  • 如果你在服務器上排查BUG,那麼使用 PDB 進行無圖形界面的調試應該是首選;
  • 如果你要在本地進行開發,但是項目的進行需要依賴複雜的服務器環境,那麼可以瞭解下 PyCharm 的遠程調試

除了以上,今天明哥再給你介紹一款非常好用的調試工具,它能在一些場景下,大幅度提高調試的效率, 那就是 PySnooper,它在 Github 上已經收到了 13k 的 star,獲得大家的一致好評。

有了這個工具後,就算是小萌新也可以直接無門檻上手,從此與 print 說再見~

1. 快速安裝

執行下面這些命令進行安裝 PySnooper

$ python3 -m pip install pysnooper

# 或者
$ conda install -c conda-forge pysnooper

# 或者
$ yay -S python-pysnooper

2. 簡單案例

下面這段代碼,定義了一個 demo_func 的函數,在裏面生成一個 profile 的字典變量,然後去更新它,最後返回。

代碼本身沒有什麼實際意義,但是用來演示 PySnooper 已經足夠。

import pysnooper

@pysnooper.snoop()
def demo_func():
    profile = {}
    profile["name"] = "寫代碼的明哥"
    profile["age"] = 27
    profile["gender"] = "male"

    return profile

def main():
    profile = demo_func()

main()

現在我使用終端命令行的方式來運行它

[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"] = "寫代碼的明哥"
Modified var:.. profile = {'name': '寫代碼的明哥'}
17:52:49.625207 line         7     profile["age"] = 27
Modified var:.. profile = {'name': '寫代碼的明哥', 'age': 27}
17:52:49.625254 line         8     profile["gender"] = "male"
Modified var:.. profile = {'name': '寫代碼的明哥', 'age': 27, 'gender': 'male'}
17:52:49.625306 line        10     return profile
17:52:49.625344 return      10     return profile
Return value:.. {'name': '寫代碼的明哥', 'age': 27, 'gender': 'male'}
Elapsed time: 00:00:00.000486

可以看到 PySnooper 把函數運行的過程全部記錄了下來,包括:

  • 代碼的片段、行號等信息,以及每一行代碼是何時調用的?
  • 函數內局部變量的值如何變化的?何時新增了變量,何時修改了變量。
  • 函數的返回值是什麼?
  • 運行函數消耗了多少時間?

而作爲開發者,要得到這些如此詳細的調試信息,你需要做的非常簡單,只要給你想要調試的函數上帶上一頂帽子(裝飾器) -- @pysnooper.snoop() 即可。

3. 詳細使用

2.1 重定向到日誌文件

@pysnooper.snoop() 不加任何參數時,會默認將調試的信息輸出到標準輸出。

對於單次調試就能解決的 BUG ,這樣沒有什麼問題,但是有一些 BUG 只有在特定的場景下才會出現,需要你把程序放在後面跑個一段時間才能復現。

這種情況下,你可以將調試信息重定向輸出到某一日誌文件中,方便追溯排查。

@pysnooper.snoop(output='/var/log/debug.log')
def demo_func():
    ...

2.2 跟蹤非局部變量值

PySnooper 是以函數爲單位進行調試的,它默認只會跟蹤函數體內的局部變量,若想跟蹤全局變量,可以給 @pysnooper.snoop() 加上 watch 參數

out = {"foo": "bar"}

@pysnooper.snoop(watch=('out["foo"]'))
def demo_func():
    ...

如此一來,PySnooper 會在 out["foo"] 值有變化時,也將其打印出來

watch 參數,接收一個可迭代對象(可以是list 或者 tuple),裏面的元素爲字符串表達式,什麼意思呢?看下面例子就知道了

@pysnooper.snoop(watch=('out["foo"]', 'foo.bar', 'self.foo["bar"]'))
def demo_func():
		...

watch 相對的,pysnooper.snoop() 還可以接收一個函數 watch_explode,表示除了這幾個參數外的其他所有全局變量都監控。

@pysnooper.snoop(watch_explode=('foo', 'bar'))
def demo_func():
		...

2.3 設置跟蹤函數的深度

當你使用 PySnooper 調試某個函數時,若該函數中還調用了其他函數,PySnooper 是不會傻傻的跟蹤進去的。

如果你想繼續跟蹤該函數中調用的其他函數,可以通過指定 depth 參數來設置跟蹤深度(不指定的話默認爲 1)。

@pysnooper.snoop(depth=2)
def demo_func():
		...

2.4 設置調試日誌的前綴

當你在使用 PySnooper 跟蹤多個函數時,調試的日誌會顯得雜亂無章,不方便查看。

在這種情況下,PySnooper 提供了一個參數,方便你爲不同的函數設置不同的標誌,方便你在查看日誌時進行區分。

@pysnooper.snoop(output="/var/log/debug.log", prefix="demo_func: ")
def demo_func():
    ...

效果如下

2.5 設置最大的輸出長度

默認情況下,PySnooper 輸出的變量和異常信息,如果超過 100 個字符,被會截斷爲 100 個字符。

當然你也可以通過指定參數 進行修改

@pysnooper.snoop(max_variable_length=200)
def demo_func():
    ...

您也可以使用max_variable_length=None它從不截斷它們。

@pysnooper.snoop(max_variable_length=None)
def demo_func():
    ...

2.6 支持多線程調試模式

PySnooper 同樣支持多線程的調試,通過設置參數 thread_info=True,它就會在日誌中打印出是在哪個線程對變量進行的修改。

@pysnooper.snoop(thread_info=True)
def demo_func():
    ...

效果如下

2.7 自定義對象的格式輸出

pysnooper.snoop() 函數有一個參數是 custom_repr,它接收一個元組對象。

在這個元組裏,你可以指定特定類型的對象以特定格式進行輸出。

這邊我舉個例子。

假如我要跟蹤 person 這個 Person 類型的對象,由於它不是常規的 Python 基礎類型,PySnooper 是無法正常輸出它的信息的。

因此我在 pysnooper.snoop() 函數中設置了 custom_repr 參數,該參數的第一個元素爲 Person,第二個元素爲 print_persion_obj 函數。

PySnooper 在打印對象的調試信息時,會逐個判斷它是否是 Person 類型的對象,若是,就將該對象傳入 print_persion_obj 函數中,由該函數來決定如何顯示這個對象的信息。

class Person:pass

def print_person_obj(obj):
    return f"<Person {obj.name} {obj.age} {obj.gender}>"
  
@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"<Person {obj.name} {obj.age} {obj.gender}>"

@pysnooper.snoop(custom_repr=(Person, print_person_obj))
def demo_func():
    person = Person()
    person.name = "寫代碼的明哥"
    person.age = 27
    person.gender = "male"

    return person

def main():
    profile = demo_func()

main()

運行一下,觀察一下效果。

如果你要自定義格式輸出的有很多個類型,那麼 custom_repr 參數的值可以這麼寫

@pysnooper.snoop(custom_repr=((Person, print_person_obj), (numpy.ndarray, print_ndarray)))
def demo_func():
    ...

還有一點我提醒一下,元組的第一個元素可以是類型(如類名Person 或者其他基礎類型 list等),也可以是一個判斷對象類型的函數。

也就是說,下面三種寫法是等價的。

# 【第一種寫法】
@pysnooper.snoop(custom_repr=(Person, print_persion_obj))
def demo_func():
    ...


# 【第二種寫法】
def is_persion_obj(obj):
    return isinstance(obj, Person)

@pysnooper.snoop(custom_repr=(is_persion_obj, print_persion_obj))
def demo_func():
    ...


# 【第三種寫法】
@pysnooper.snoop(custom_repr=(lambda obj: isinstance(obj, Person), print_persion_obj))
def demo_func():
    ...

以上就是明哥今天給大家介紹的一款調試神器(PySnooper) 的詳細使用手冊,是不是覺得還不錯?

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