（附代碼）別再用print輸出來調試python代碼了

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最近在github上冒出了一個python的debug神器PySnooper，號稱在debug時可以消滅print。那么該工具有哪些優(yōu)點呢，如何使用該工具呢。文章系統(tǒng)性的介紹該工具的優(yōu)缺點和使用方式。

轉載自 | 深度學習愛好者

前言：

使用python開發(fā)過程中，總是避免不了debug。傳統(tǒng)的debug過程大致分為兩種：

a）斷點+單步調試。

斷點+單步調試估計是用的最多的了，對于較大型項目來說，其流程大致為：先在關鍵的代碼位置加上print語句，通過分析print的值將范圍縮小，這個過程可能需要重復多次，使用print的方法，一般可以將范圍縮小到一個比較完整的功能模塊中；然后在可能出現(xiàn)bug的模塊中的關鍵部分打上斷點，進入到斷點后使用單步調試，查看各變量的值是否正確，最后根據(jù)錯誤的變量值定位到具體的代碼行，最后進行修改。

b) pdb調試。

pdb是python自帶的一個包，為 python 程序提供了一種交互的源代碼調試功能，主要特性包括設置斷點、單步調試、進入函數(shù)調試、查看當前代碼、查看棧片段、動態(tài)改變變量的值等。pdb的調試流程和1）基本差不多，其具體的使用方法大家可以網(wǎng)上搜一下。

傳統(tǒng)的debug的方法的缺點包括：

a)需要在代碼中添加print語句，這就改變了原有的代碼; 

b)在斷點調試和單步調試過程中，需要保持持續(xù)的專注，一旦跳過了關鍵點就要從頭開始。

最近在github上冒出了一個debug工具，可以解決傳統(tǒng)debug過程中的缺點。下面一塊來看看這個工具的使用和神奇之處。

1. PySnooper是什么

該工具使用采用裝飾器的形式，將函數(shù)的運行過程以日志的形式打印到文件中，其記錄了運行了哪些代碼行，運行的時間及運行到當前代碼時各變量的值。根據(jù)變量的變化就可以定位問題了。親自試用該工具后，其優(yōu)點可總結為以下幾點：

1、無需為了查看變量的值，使用print打印變量的值，從而修改了原有的代碼。

2、接口的運行過程以日志的形式保存，方便隨時查看。

3、可以根據(jù)需要，設置函數(shù)調用的函數(shù)的層數(shù)，方便將注意力集中在需要重點關注的代碼段。

4、多個函數(shù)的日志，可以設置日志前綴表示進行標識，方便查看時過濾。

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該工具有這么多優(yōu)點，那么如何使用呢，下面結合demo來介紹該工具的使用。

2. 使用方式介紹

1. 工具安裝

pip install pysnooper

2. 官方demo介紹

官方demo代碼：

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)

 控制臺輸出：

控制臺的輸出如上圖，從圖中可以看到，從進入到函數(shù)開始，會記錄每一行代碼的執(zhí)行及記錄新增局部變量或已有局部變量的變化，直到函數(shù)結束。以裝飾器的形式使用該工具后，會將函數(shù)運行的中間結果打印出來，這樣方便后續(xù)的bug定位和分析。

3. 參數(shù)介紹

以裝飾器的形式使用該工具，其包含了四個參數(shù)，參數(shù)包括output, variables, depth, prefix，如下圖。

1、output參數(shù)。該參數(shù)指定函數(shù)運行過程中產(chǎn)生的中間結果的保存位置，若該值為空，則將中間結果輸出到控制臺。

2、variables參數(shù)。該參數(shù)是vector類型, 因為在默認情況下，裝飾器只跟蹤局部變量，要跟蹤非局部變量，則可以通過該字段來指定。默認值為空vector。

3、depth參數(shù)。該參數(shù)表示需要追蹤的函數(shù)調用的深度。在很多時候，我們在函數(shù)中會調用其他函數(shù)，通過該參數(shù)就可以指定跟蹤調用函數(shù)的深度。默認值為1。

4、prefix參數(shù)。該參數(shù)用于指定該函數(shù)接口的中間結果前綴。當多個函數(shù)都使用的該裝飾器后，會將這些函數(shù)調用的中間結果保存到一個文件中，此時就可以通過前綴過濾不同函數(shù)調用的中間結果。默認值為空字符串。

3. 工具應用

要使用該工具只需要理解該裝飾器（snoop）的參數(shù)的含義，下面結合幾個demo介紹參數(shù)的使用及對結果的影響。

1. output 參數(shù)使用

若使用默認參數(shù)，則將中間結果輸出到控制臺，若填寫該參數(shù)，則將中間結果寫入到該參數(shù)指定的目錄下，如運行以下代碼，其中間結果會保存在裝飾器snoop中設置日志保存的路徑中，注意這里不會自動創(chuàng)建目錄，所以需要事先創(chuàng)建目錄，如測試代碼中填寫路徑后需要創(chuàng)建log目錄。

測試代碼：

import pysnooper
def add(num1, num2):    return num1 + num2
@pysnooper.snoop("./log/debug.log", prefix="--*--")def multiplication(num1, num2):    sum_value = 0    for i in range(0, num1):        sum_value = add(sum_value, num2)    return sum_value
value = multiplication(3, 4)

運行該代碼后，在./log/debug.log的內(nèi)容如下：

從運行代碼的中間結果中可以看出，文件中記錄了各行代碼的執(zhí)行過程及局部變量的變化。在debug時，通過分析該文件，就可以跟蹤每一步的執(zhí)行過程及局部變量的變化，這樣就能快速的定位問題所在；由于運行的中間結果保存在文件中，方便隨時分析其運行的中間結果，也便于共享。

2. variables參數(shù)使用

在默認參數(shù)的情況下，使用該工具只能查看局變量的變化過程，當需要查看局部變量以外變量時，則可以通過variables參數(shù)進行設置，比如下方代碼，在Foo類型，需要查看類實例的變量self.num1, self.num2, self.sum_value,則可以看將該變量設置當參數(shù)傳入snoop的裝飾器中。

測試代碼：

import pysnooper
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="./log/debug.log", variables=("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)

為了體現(xiàn)該參數(shù)的作用，這里分別使用默認參數(shù)和上述參數(shù)（代碼中設置的參數(shù)）運行代碼，得到的結果如下：

使用默認參數(shù)的結果

使用代碼中參數(shù)的結果

從兩個中間結果中可以看出，若變量不是局部變量，哪怕在函數(shù)中使用了該變量，如果不顯示設置打印該變量的中間結果，則不會將該變量的中間結果打印到文件中。

3. depth參數(shù)使用

該參數(shù)用來指定記錄函數(shù)調用層數(shù)的結果，默認值為1，若要查看多層函數(shù)調用的中間結果，則可將該參數(shù)設置為>=2。

測試代碼：

import pysnooper
def add(num1, num2):    return num1 + num2
@pysnooper.snoop("./log/debug.log", depth=2)def multiplication(num1, num2):    sum_value = 0    for i in range(0, num1):        sum_value = add(sum_value, num2)    return sum_value
value = multiplication(3, 4)

為了對比，將depth的值分別設置為1和2，其結果如下：

depth=1的結果

depth=2的結果

從上述結果中可以看出，若要查看更深層次函數(shù)調用的情況，則可以通過設置depth值進行查看。這樣方便用戶有選擇性的查看函數(shù)的調用情況。

4. prefix參數(shù)使用

該參數(shù)主要用于設置中間結果的前綴，這樣就可以區(qū)分不同的函數(shù)調用的中間結果，默認參數(shù)為""。

測試代碼：

import pysnooper
def add(num1, num2):    return num1 + num2
@pysnooper.snoop("./log/debug.log", prefix="--*--")def multiplication(num1, num2):    sum_value = 0    for i in range(0, num1):        sum_value = add(sum_value, num2)    return sum_value
value = multiplication(3, 4)

運行代碼后的中間結果如下：

從結果中可以看到，中間結果的每一行都包含了prefix設置的前綴，這樣便于區(qū)分不同的函數(shù)調用的中間結果。

上述的介紹為了將注意力集中到具體的參數(shù)，采取設置單一參數(shù)的形式進行介紹（output+其他單個參數(shù)）。在實際使用時，可以同時設置多個參數(shù)。使用PySnooper工具來記錄函數(shù)運行的中間結果，比起傳統(tǒng)的使用斷點+單步調試，pdb等調試方法，PySnooper工具有著巨大的優(yōu)勢。

4. 該工具的不足之處

雖然使用debug在使用PySnooper很方便，但還是存在一些問題（以4月26號拉取代碼為依據(jù)），比如：

1、無法很好的支持遞歸調用。

2、調用每個函數(shù)的中間結果只能保存在一個文件中，如果需要區(qū)分不同文件的結果，需要使用prefix來進行前綴標識。

3、對于跨文件函數(shù)調用，不支持記錄調用函數(shù)所在的文件名。

當然PySnooper是最近在github上火起來的項目，還不夠完善是正常的，相信這些不足之處后續(xù)也會得到完善，期待一個更好的PySnooper。

5. 總結

本文介紹PpySnooper的工具，先介紹了該工具是什么，相比傳統(tǒng)debug方法的優(yōu)勢，然后介紹了該工具的參數(shù)及說明該參數(shù)作用的demo。最后介紹了該工具的不足之處。

參考文獻：

https://mp.weixin.qq.com/s/QayverYLWv5dU38RFYK6Ew

https://github.com/cool-RR/PySnooper

END

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