Python里三个高逼格的调试神器

作为一个星标1.2W+的项目，PySnooper的功能肯定不会这么简单，@pysnooper.snoop()中是可以接收参数的，比如我们觉得输出内容太多，可以考虑把信息记录到log日志中，这个功能只需要加一个log文件定位参数就能搞定：

@pysnooper.snoop('file.log') 

@pysnooper.snoop()支持的参数还有很多，分别对应了不同的功能，例如监控自定义表达式、监控底层函数、支持多线程等等，详见项目文档。

此外，pysnooper还支持局部监控，一般来说我们写的代码都比较长，而需要监控的只是其中的一小部分，这时候就可以把需要监控的代码放到一个block里。我们修改下刚才的代码，只对计算最大最小值和中位数的部分进行监控，修改后的代码如下：

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() 

运行之后发现监控信息精简了很多：

New var:....... lst = [562, 341, 552, 353, 628, 302, 430, 188, 955, 108] 
New var:....... i = 9 
20:02:47.359272 line 21 lower = min(lst) 
New var:....... lower = 108 
20:02:47.359272 line 22 upper = max(lst) 
New var:....... upper = 955 
20:02:47.360269 line 23 mid = (lower + upper) / 2 

使用with pysnooper.snoop()模式依然保留了对各种参数的支持，个人认为这种模式更加符合实践需求。

小结：

今天介绍了三个不借助IDE就能方便使用的调试工具，三个工具的调试思路和适用场景也各不相同，大家可以根据需要灵活选用。不过话说回来，我个人最喜欢的还是PySnooper，你最喜欢哪一款呢?

（编辑：萍乡站长网）

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