Jupyterも可視化のデバッグを行うと、Jupyterチームは最初のプラグインおよびデバッグカーネルをリリースしました。
どのようにPythonのコードエディタを選択するには？PyCharm、VSコード、Jupyterノートブックは、独自の特性を持って、これらのデータの分析に適しJupyterは、完全なPythonプロジェクトのための視覚的な操作、PyCharmがより適切な必要になります。しかし、対話的な操作ので、めったに開発者はJupyterデバッグを使用したと思うんです。
多くの読者はJupyterを表示するために使用され、小規模なテストが十分で、デバッグ、およびあまり需要が、不足しているJupyterを補うためのリングで、使用することを容易に考えるかもしれないが、将来的には、デフォルトのデバッグモードのようになります。
なぜJupyterは、デバッグする必要がありますか？
Jupyterこのツールは、より信頼性の高い伝統的なIDEを使用するように良いインタラクティブなパフォーマンスを持っていますが、またそれを理解して、大規模なコードベースのため、より良いものの。そこで、この欠点を補うために、過去数年間でJupyterプロジェクトもJupyterLabを通じて大規模なコードベースのためのプロセスを強化することを願っています。
しかし、JupyterLabはまだ大きな欠陥を持っている、それがさらにデバッグを制限方法デバッグ、により可視化することができません。最近では、Jupyterチームは、開発の数ヶ月後、彼らは最初Jupyter視覚的なデバッガをリリースすることに興奮していると述べました。
これが唯一の初版であるが、今の一般的なブレークポイントのデバッグを設定することができますが、さまざまな変数の表示情報には、モジュールを実行します。
新しいツールを使用することも非常に簡単で、ほとんどの一般的なデバッグモードです。読者は、この新しいツールをインストールしたい場合は、まずあなたは、フロントエンドプラグJupyterLabをインストールする必要があります。
jupyterのlabextensionはインストール@ jupyterlab /デバッガ
バックエンド用としてカーネル、Jupyterチームは現在のカーネルJupyterデバッグプロトコルは、そのためだけに一時的XEUS-pythonのを使用できることを理解する必要があります：
XEUS-のpython -c conda鍛造をインストールconda
長いインストール前面と背面などとして、我々は直接使用することができます。また、開発者はオンライン体験、経験に何もインストールする必要はありませんのデバッグバージョンを提供します。
オンラインデバッグ環境：
https://hub.gke.mybinder.org/user/jupyterlab-debugger-hwxovlw4/lab/tree/examples/index.ipynb
XEUS-pythonの：第一支持Jupyterデバッグカーネル
XEUSはJupyterカーネルプロトコルはC ++で実装され、それ自体では、カーネルではなく、ビルドカーネルをライブラリ缶の助け。開発者はC、C ++ API言語のカーネルを持っているなどのPython、Luaのを、構築したい場合には、それは非常に便利です。
昨年は、すでにそこにリリースされたことをカーネルを実行する際に、いくつかのカーネルXEUSの開発がすでにあり、XEUS-pythonのカーネルは、オプションのPythonの開発です。XEUS-パイソンJupyterは、主に以下の2つの利点を有する、コアデバッグを達成するための最初のチームとして選択しました。
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XEUS-Pythonの制御チャネルの異なるスレッドで実行するプロセスを可能にするプラグ可能な並行性モデルを有します。
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XEUS-pythonのは、非常に軽量なコードベースを持っているので、反復更新は非常に便利です。
短期的には、XEUS-Pythonは、さらに、そのようなIpythonマジック方法、最適化は、PyPI XEUS-Pythonとのように追加して、プログラムを強化します。
デバッガのフロントエンドアーキテクチャに深く
JupyterLabデバッガ拡張機能は、ユーザーの習慣のためのIDEの通常の機能を提供します。
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エクスプローラ、順不同リストをサイドバー、プレビューソースとコールスタックにナビゲーションが可能
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次のコード（すなわち、コード及びコードコンソールユニット）が直接的にブレークポイント機能を設定することができます
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現在の実行停止の位置を示すビジュアルマーカ
ときJupyterノートブック、カーネル内で実行状態を保存します。しかし、その後、我々は、細胞を実行した場合、再度実行する方法を、セル全体を削除するので、ユーザーはこれらのコードのDubugを実行したいとき？
図に示すように、プラグ支持特定のユースケースを移動し、以前に読み取り専用モードで実行されるセルを見ることができます。
削除されたセルを入力します
コンソールでのコードのデバッグJupterLab
デバッグファイルでJupyterLab
デバッグ中にあなたがノートブックレベルでのデバッグを有効にすることができ、ユーザーはノートブック内の別のノートブック上で動作することができます。
同時に複数のノートをデバッグ
変数を調べるために、ツリービューとテーブルのようなビューアを使用します。
変数ブラウザ
JupyterLabデバッガプラグ目的は、カーネルをデバッグするための任意のサポートと併せて使用されます。デバッグアダプタプロトコルによって、デバッガのプラグインは、特定の抽象言語関数に向けて、マッチング・デバッグ・インタフェースをユーザーに提供することができます。
そして、チームの計画は、このような変数ブラウザで豊富なレンダリング、UIでの条件付きブレークポイントのサポートのためのサポートとして、2020年には、デバッガの経験に重要な改善を行います。
VSコード可視化ツールのデバッグ
デバッグは、ずっと前にほとんど人間VSコードは、リアルタイム可視化のデバッグ・ツールを導入し、これを基準として使用することができ、長い道のりです。ヘルプのユーザーに、よりエレガントな、より簡単な方法で問題は、最適化の将来の方向のいずれかです見つけるためにコードをデバッグするが、すぐデバッグデータ構造を表示するには、この可視化の導入前。
ツールは、より驚くべきで見られるレベルの効果であり、伝統的なデバッグモードの形式で表示するようなブレークポイントを設定するように、完全に異なっていると、ライン32は、二重リンクリストを定義し、次に右側のラインによってコード行を実行し、対応する表示されますデータ構造図。
異なる方法でデータ構造だけでなく、例えば、ツリー、テーブル、グラフ等を表示します。
また、他の視覚レギュレータカスタマイズを構築し、異なる顔に従って処理することができ、視覚的に理解を選択することが容易です。チャートなどの可視化、Plotly可視化、可視化ツリーグリッドの可視化、テキストなどの視覚化。
Plotly可視化
ASTの可視化
しかし、このVSコードのデバッグツールの開発者は、Pythonのサポートを模索している、とPythonのための完全なサポートは、このプロジェクトがさらに便利かつ適切にするだろう。
デバッグのために、それが最終的に採用されているかどうか、それは印刷（）大法である、またはアサート文を有効に利用すること、またはそれが直接、新しいデバッグツールのさまざま含め、ブレークポイントを設定されています。単一援助の視点から見ると、限り、それは関係なく、あなたを見つけるためにどのデバッグツールの効率を向上させることができて、それは試してみる価値です。