PySnooper:非常好用的python代码调试帮助工具!

       PySnooper是一个给平民用的调试器,因为它是完全免费的!使用pysnooper可以完整的输出函数每一行代码中的变量的值,供我们去观察。github网址:PySnooper - Never use print for debugging again

1.示例

       下面这个函数的功能是,通过返回一个位列表将数字转换为二进制。 然后通过添加@pysnooper.snoop() 装饰器来追踪它的每一行的变量的值:

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)

stderr的输出是:

Starting var:.. number = 6
15:29:11.327032 call         4 def number_to_bits(number):
15:29:11.327032 line         5     if number:
15:29:11.327032 line         6         bits = []
New var:....... bits = []
15:29:11.327032 line         7         while number:
15:29:11.327032 line         8             number, remainder = divmod(number, 2)
New var:....... remainder = 0
Modified var:.. number = 3
15:29:11.327032 line         9             bits.insert(0, remainder)
Modified var:.. bits = [0]
15:29:11.327032 line         7         while number:
15:29:11.327032 line         8             number, remainder = divmod(number, 2)
Modified var:.. number = 1
Modified var:.. remainder = 1
15:29:11.327032 line         9             bits.insert(0, remainder)
Modified var:.. bits = [1, 0]
15:29:11.327032 line         7         while number:
15:29:11.327032 line         8             number, remainder = divmod(number, 2)
Modified var:.. number = 0
15:29:11.327032 line         9             bits.insert(0, remainder)
Modified var:.. bits = [1, 1, 0]
15:29:11.327032 line         7         while number:
15:29:11.327032 line        10         return bits
15:29:11.327032 return      10         return bits
Return value:.. [1, 1, 0]

2.指定输出内容:

如果不想跟踪整个函数,可以将自己想要跟踪的内容编写在with块中,如下所示,输出lst列表中的最大值、最小值和中间值:

import pysnooper
import random

def foo():
    lst = []
    for i in range(10):
        lst.append(random.randrange(1, 1000))

    with pysnooper.snoop():
        lower = min(lst)
        upper = max(lst)
        mid = (lower + upper) / 2
        print(lower, mid, upper)

foo()

输出如下:

New var:....... lst = [871, 383, 481, 214, 863, 362, 405, 452, 36, 325]
New var:....... i = 9
New var:....... lst = [681, 267, 74, 832, 284, 678, ...]
09:37:35.881721 line        10         lower = min(lst)
New var:....... lower = 74
09:37:35.882137 line        11         upper = max(lst)
New var:....... upper = 832
09:37:35.882304 line        12         mid = (lower + upper) / 2
74 453.0 832
New var:....... mid = 453.0
09:37:35.882486 line        13         print(lower, mid, upper)
36 453.5 871

3.如果跟踪内容太长,可以将其输出到本地日志文件中

@pysnooper.snoop('/path/to/logfile/file.log')

4.查看一些非局部变量的表达式的值

@pysnooper.snoop(watch=('foo.bar', 'self.x["whatever"]'))

或者查看非局部变量的所有属性列表:

@pysnooper.snoop(watch_explode=('foo', 'self'))

5.跟踪函数中调用的函数

使用depth来设置跟踪的函数调用深度:

@pysnooper.snoop(depth=2)

6.设置一个前缀名,将更容易定位和找到snoop行

@pysnooper.snoop(prefix='ZZZ ')

7.在多线程应用程序上识别哪个线程在输出中被跟踪

@pysnooper.snoop(thread_info=True)

这一项没看懂,有懂的大神,帮忙留言解释一下!

 

"sgmediation.zip" 是一个包含 UCLA(加利福尼亚大学洛杉矶分校)开发的 sgmediation 插件的压缩包。该插件专为统计分析软件 Stata 设计,用于进行中介效应分析。在社会科学、心理学、市场营销等领域,中介效应分析是一种关键的统计方法,它帮助研究人员探究变量之间的因果关系,尤其是中间变量如何影响因变量与自变量之间的关系。Stata 是一款广泛使用的统计分析软件,具备众多命令和用户编写的程序来拓展其功能,sgmediation 插件便是其中之一。它能让用户在 Stata 中轻松开展中介效应分析,无需编写复杂代码。 下载并解压 "sgmediation.zip" 后,需将解压得到的 "sgmediation" 文件移至 Stata 的 ado 目录结构中。ado(ado 目录并非“adolescent data organization”缩写,而是 Stata 的自定义命令存放目录)目录是 Stata 存放自定义命令的地方,应将文件放置于 "ado\base\s" 子目录下。这样,Stata 启动时会自动加载该目录下的所有 ado 文件,使 "sgmediation" 命令在 Stata 命令行中可用。 使用 sgmediation 插件的步骤如下:1. 安装插件:将解压后的 "sgmediation" 文件放入 Stata 的 ado 目录。如果 Stata 安装路径是 C:\Program Files\Stata\ado\base,则需将文件复制到 C:\Program Files\Stata\ado\base\s。2. 启动 Stata:打开 Stata,确保软件已更新至最新版本,以便识别新添加的 ado 文件。3. 加载插件:启动 Stata 后,在命令行输入 ado update sgmediation,以确保插件已加载并更新至最新版本。4
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