小编学习使用Python已经有5-6年啦，使用 Python 开发过程中，总是避免不了 Debug。小伙伴们，你们都怎样 Debug Python 代码，是不是常用 print 大法？
在本文介绍的这个项目中，Debug Python 代码再也不需要 print 了。只要给有疑问的代码加上装饰器，各种信息一目了然，找出错误也就非常简单了。
这个名为 PySnooper 的项目在 GitHub 上已经收获了13.9K+ 的 Star 量 。它类似于有断点和监视功能的调试器。
01 如何安装
安装 PySnooper 的最佳方法是使用 pip:
<pre style="margin: 0px; padding: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important;">pip install pysnooper</pre>
02 简单案例介绍
该工具使用采用装饰器的形式，将函数的运行过程以日志的形式进行输出，其记录了运行了哪些代码行，运行的时间及运行到当前代码时各变量的值。
可以看到 PySnooper 把整个函数运行的过程都记录了下来，包括：
1).代码文件所在路径、代码行号等信息，以及每一行代码调用时间信息
2).函数内局部变量 gzh_dict 的值
3).函数的 return 返回值
4).函数运行的整个时间
如果不想跟踪整个函数，则可以将相关部分包装在 with 块中：
代码运行情况如下:
03 5大进阶功能
1).将输出重定向到文件
@pysnooper.snoop() 不传参数时，会将调试的信息输出到标准输出。对於单次调试就能解决的 BUG ，这样没有什么问题，但是有一些 BUG 只有在特定的场景下才会出现，需要你把程序放在后面跑个一段时间才能复现。这种情况下，你可以将调试信息重定向输出到某一日志文件中，方便追溯排查。
2).跟踪全局变量
PySnooper 默认是只跟踪函数体内的局部变量，若需要跟踪全局变量需要给 pysnooper.snoop() 加上参数 watch.
从上可知，如果全局变量 gzh_info 的值有变化时，就会被打印出来。pysnooper.snoop() 还可以接收另外一个参数 watch_explode，和 watch 参数相反，它表示除了这几个参数外的其他所有全局变量都监控。
<pre style="margin: 0px; padding: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important;">@pysnooper.snoop(watch_explode="gzh_info")</pre>
3).设置调试日志的前缀
当使用 PySnooper 跟踪多个函数时，日志输出会显得很乱，不方便查找文件。对于这种情况，PySnooper 提供了一个参数，方便为不同的函数设置不同的标识，方便在查看日志时进行区分日志属于哪个函数。
4).支持多线程调试模式
PySnooper 同样支持多线程的调试，通过设置参数 thread_info=True ，它就会在日志中打印出函数中对应的线程信息。
5).获得程序执行时间
如果希望输出的时间是相对于程序开始运行的时间，使用relative_time = True 即可。
6).不显示和环境相关的信息
如果只想看代码相关的输出信息，设置 normalize= True 就会删除所有与机器相关的数据（路径，时间戳，内存地址），只显示变量信息：
相对于其他 DEBUG 工具，例如 Pycharm 本地打断点调试，在本地用 IDE 的图形化界面调试无疑是最适合的，但是如果需要调试服务器的Python脚本，并且服务器只能通过堡垒机进行登陆访问, Pycharm 的远程调试就不好用了，PySnooper 的优势就体现出来了。
感兴趣的小伙伴赶紧去试试 PySnooper 吧。
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