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今天小編給大家分享一下Python之debug調試的方法是什么的相關知識點,內容詳細,邏輯清晰,相信大部分人都還太了解這方面的知識,所以分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲,下面我們一起來了解一下吧。
本文用的測試代碼:
from torchvision import transforms from torchvision.datasets import FashionMNIST import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" #數據集準備 train_data = FashionMNIST( root = "./data/FashionMNIST", train = True, transform = transforms.ToTensor(), download = True #如果沒下載數據,就下載數據;如果已經下載好,就換為False ) test_data = FashionMNIST( root = "./data/FashionMNIST", train = False, transform = transforms.ToTensor(), download = True #如果沒下載數據,就下載數據;如果已經下載好,就換為False ) train_data_x=train_data.data train_data_y=train_data.targets test_data_x=test_data.data test_data_y=test_data.targets print(train_data_x.shape) print(train_data_y.shape) print(type(train_data_x)) print(type(train_data_y)) print(test_data_x.shape) print(test_data_y.shape) def function1(x): for i in range(x): print(i) function1(7)
點擊這個爬蟲就可開始debug
在debug前我們需要設置斷點:(設置幾個都行)
進入debug后,左下角:
1)debugger里面可以看到存在的變量:
2)console里面可以我們一步步調試的過程,輸出的結果會打印在里面:
分別是
1)step over 快捷鍵:F8
2)step into 快捷鍵:F7
3)step into my code 快捷鍵: alt+shift+F7
4) step out 快捷鍵: shift+F8
2.1、step into:單步執行(遇到函數也是單步)
注意看藍色的線變化(藍色的線,代表即將被debug,但是還沒有debug到)
剛我debug了兩次,結果如下:
step into 遇到進了函數也是單步(以我們這里定義的循環打印函數為例):
2.2、step over:單步執行(遇到函數,全部運行)
這個相比step over 就是函數里執行的區別:(step over 是直接執行完)
2.3、step into my code:(直接跳到下一個斷點)
這個很好理解了,這里我有三個斷點,所以會debug三次,然后結束:
2.4、step out : 執行完剩下的函數,并跳到上一層函數
就是之前在函數內部單步調試時,用step out 能一下執行完,返回到上一層函數。
用了之后,整個函數直接執行完,但進程未結束
看藍色的線,返回到了上一層函數
以上就是“Python之debug調試的方法是什么”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲,小編每天都會為大家更新不同的知識,如果還想學習更多的知識,請關注億速云行業資訊頻道。
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