PySnooper会记录函数执行过程中的每个步骤和时间,帮助开发者发现和分析性能问题。 教学和演示 PySnooper非常适合用于教学目的,它可以帮助解释和演示代码的执行过程。 在教学中,可以使用PySnooper展示算法的执行步骤: import pysnooper @pysnooper.snoop() def binary_search(array, target): low = 0 high = len(array) ...
在这个示例中,使用 @pysnooper.snoop() 装饰器将 my_function 函数进行装饰,使其在执行过程中能够实时显示变量值变化和执行流程。这样可以更加直观地理解函数的执行过程,快速定位问题。 2. 代码执行过程跟踪 有时候,需要跟踪一段代码的执行过程,以便更好地理解其运行逻辑或排查问题。pysnooper 提供了上下文管理器的方式...
如果运行这段代码,PySnooper会输出在divide_numbers函数中发生除以零异常之前的所有步骤,这可以帮助我们快速定位问题所在。 结论 PySnooper是一个强大的工具,它使得调试Python代码变得更加简单和直观。无论是对于初学者还是有经验的开发者,PySnooper都可以大大提高调试的效率。通过上述介绍,你应该已经对PySnooper有了一个基本...
PySnooper是一个Python调试库,它允许你在不修改源代码的情况下,通过插入一个简单的装饰器来追踪函数的执行流程。PySnooper提供了详细的执行日志,包括函数调用、参数传递、返回值等,对于调试和理解复杂的程序逻辑非常有帮助。 二、安装 首先,你需要安装PySnooper模块。你可以使用pip命令来安装: pip install pysnooper 三、...
@pysnooper.snoop('/my/log/file.log') 2.读取局外变量或其他表达式 如果你想读取在装饰器作用范围以外的变量或者表达式的值,还可以使用watch参数: @pysnooper.snoop(watch=('foo.bar','self.x["whatever"]')) 3.如果你不想用装饰器,也可以用上下文的形式调试 ...
@pysnooper.snoop('H:/tx/001/test.log') 用with 块包装上下文的形式调试 如果你不想追踪整个函数,那可以用 with 块包装你想追踪的那部分; 输出结果如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Source path:...h:/code100/011-pysnooper.py ...
简介:PySnooper是一个便捷的Python调试工具,用于监控代码执行过程及局部变量的变化,替代繁琐的打印语句。作为GitHub上的热门开源项目,它通过装饰器自动记录代码执行细节。安装简便,支持多种平台,可通过pip安装。使用时,只需在目标函数上添加装饰器即可实时查看变量变化或将其记录至日志文件。此外,还支持使用with块对特定代...
基本使用方法,在你的函数上加一个 pysnooper 装饰器: importpysnooper@pysnooper.snoop() def number_to_bits(number):ifnumber: bits = []whilenumber:number, remainder = divmod(number,2) bits.insert(0, remainder)returnbitselse:return[0] number_to_bits(6) ...
pip install pysnooper 1. 怎么用PySnooper 只需要加个装饰器,并为日志输出地址指定路径就行了。 超简单的例子: AI检测代码解析 import pysnooper @pysnooper.snoop() def echo_item(home_info:list): for i in home_info: print(i) if __name__ == "__main__": ...
importpysnooper @pysnooper.snoop()def number_to_bits(number):ifnumber: bits = []whilenumber:number, remainder = divmod(number,2) bits.insert(0, remainder)returnbitselse:return[0]number_to_bits(6) 效果如下: Source path:... 1.py