介绍两款非常好用的调试工具，它能在一些场景下，大幅度提高调试的效率，一是 PySnooper，二是pdb。

PySnooper

安装

python3 -m pip install pysnooper

使用pysnooper非常简单，在需要调试的代码上加上@pysnooper.snoop() 就行。
使用示例：

import pysnooper@pysnooper.snoop()
def demo_func():dic= {}dic["name"] = "kuokay"dic["age"] = 27dic["gender"] = "male"return profiledef main():profile = demo_func()main()

运行后的结果

root@iswbm ~]# python3 demo.py
Source path:... demo.py
17:52:49.624943 call         4 def demo_func():
17:52:49.625124 line         5     dic= {}
New var:....... dic= {}
17:52:49.625156 line         6     dic["name"] = "kuokay"
Modified var:.. dic = {'name': 'kuokay'}
17:52:49.625207 line         7     dic["age"] = 27
Modified var:.. dic = {'name': 'kuokay', 'age': 27}
17:52:49.625254 line         8     dic["gender"] = "male"
Modified var:.. dic = {'name': 'kuokay', 'age': 27, 'gender': 'male'}
17:52:49.625306 line        10     return dic
17:52:49.625344 return      10     return dic
Return value:.. {'name': 'kuokay', 'age': 27, 'gender': 'male'}
Elapsed time: 00:00:00.000486

可以看到 PySnooper 把函数运行的过程全部记录了下来，包括：

代码的片段、行号等信息，以及每一行代码是何时调用的？
函数内局部变量的值如何变化的？何时新增了变量，何时修改了变量。
函数的返回值是什么？
运行函数消耗了多少时间？

进阶使用

将调试信息重定向输出到某一日志文件中
@pysnooper.snoop(output='/temp/log/debug.log')

设置跟踪函数的深度
@pysnooper.snoop(depth=2)
若该函数中还调用了其他函数，PySnooper 是不会跟踪进去的

设置最大的输出长度
@pysnooper.snoop(max_variable_length=200）

@pysnooper.snoop(thread_info=True)
开启多线程调试

pdb

如果你在服务器上排查BUG，那么使用 PDB 进行无图形界面的调试应该是首选方法。

具体使用可参考以下文档：

参考文档:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzMzMzOTI3Nw%3D%3D&chksm=e88666cbdff1efddb46599f1165a09eded6e7e224df9006d2efb5c2a7c8b5e5a9504f7083ba5&idx=1&mid=2247484969&scene=21&sn=a99fc31865edc4b439707d2be6f66654#wechat_redirect

官方文档:https://docs.python.org/zh-cn/3/library/pdb.html

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