《利用Python进行数据分析》 附录 B.3 软件开发工具

附录B 更多IPython系统相关内容


B.3 软件开发工具

       除了为交互式计算和数据探索提供舒适的环境外,IPython还可以成为通用Python软件开发的伴侣。在数据分析应用程序中,首先,代码的正确性非常重要。幸运的是, IPython紧密集成并增强了内置的Python pdb调试器。其次,你希望你的代码更快。为此,IPython拥有易于使用的代码测时和分析工具。我将在这里详细介绍这些工具。


B.3.1 交互式调试器

        IPython的调试器对pdb进行了加强,加强的地方包括tab键补全、语法高亮以及异常回溯中每一行的上下文。调试代码的最佳时机之一就是在发生错误之后。在异常发生后立刻输入%debug命令,可以唤起"后现代"调试器并让你进入抛出异常的堆栈区(见图1)

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图1

        一旦进入调试器,你就可以执行任意Python代码,并探索每个堆栈区内的所有对象和数据(数据由解释器“保持活动状态”)。默认情况下,你从最底层开始,那里是错误发生的地方。通过按u(上)d(下),你可以在堆栈回溯的不同层级间切换(见图2)

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图2

       执行% pdb命令可以使IPython在任何异常之后自动调用调试器,许多用户认为这个命令特别有用。

       使用调试器来帮助开发代码也很容易,特别是当你希望设置断点或单步执行函数或脚本来检查每个阶段的状态时。有多种方式可以实现这个功能。第一种方式是使用%run命令和-d标志,这种方式在执行所有传递的脚本中的代码前唤起调试器。你必须立刻按下s(step)来进入脚本。

       在这之后,如何处理文件将取决于你自己。例如,在之前的异常中,我们可以在调用works_fine方法前设置一个断点,然后我们按下c(continue,继续)运行程序直到我们达到断点处。(见图3)

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图3

        这时候,可以step(单步)进入works_fine()或按下n(next,下一行)执行works_fine()并进行到下一行(见图4)

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图4

       然后我们进入throws_an_exception,再进入到错误发生的行检查范围内的变量。请注意,调试器命令优先于变量名称。在这种情况下,变量前面加上来检查变量的内容(见图5)

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图5

       对交互式调试器的熟练程度在很大程度上取决于实践和经验。有关调试器命令的完整目录,请参见表B-2。如果你习惯于使用IDE,那么您可能会发现终端驱动的调试器起初有点不习惯,但这会随着时间的推移而改进。一些Python IDE具有出色的GUI调试器,所以大多数用户可以找到适合他们的东西。

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表B-2:(I)Python调试器命令

B.3.1.1 调试器的其他用途

       有几个其他有用的方法来调用调试器。第一种方法是使用一个特殊的set_trace函数(以pdb.set_trace命名),该函数基本上是一个“穷人的断点”。这里有两个小技巧,你可能希望将这些技巧放在某处用于常规使用(也可以像我这样将它们添加到IPython配置文件中):

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       第一个函数set_trace是非常简单的。你可以在代码的任何部分使用set_trace来临时停止,以便更仔细地检查代码(例如在异常发生前):

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       按c(continue,继续)将导致代码恢复正常,不会造成任何损害。

       我们刚刚查看的debug函数允许你在任意函数调用中轻松唤起交互式调试器。假设我们已经写了如下的函数,并且我们希望单步运行通过它的逻辑:

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       调试器可以与% run结合使用。通过使用% run-d运行脚本,你将直接进入到调试器中,随时可以设置任何断点并启动脚本:

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        用行号加上-b会启动一个已经设置了断点的调试器:

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