7个必备调试技巧：快速定位和解决编程问题
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/missing-semester-cn.github.io 作为程序员，调试技巧是我们日常工作中最核心的技能之一。代码不能完全按照我们的想法运行，它只能完全按照我们的写法运行，这是编程界的金科玉律。无论您是新手还是经验丰富的开发者，掌握高效的调试方法都能显著提升工作效率。💡
1️⃣ 打印调试法：最简单却最有效
"最有效的debug工具就是细致的分析，配合恰当位置的打印语句" — Brian Kernighan。调试代码的第一种方法往往是在发现问题的地方添加一些打印语句，然后不断重复此过程直到获取足够信息并找到问题的根本原因。
logger.py 是一个很好的日志示例，它展示了如何通过日志而不是临时添加打印语句来调试代码。日志支持严重等级（INFO、DEBUG、WARN、ERROR等），这使您可以根据需要过滤日志。
2️⃣ 专业调试器：深入代码内部
当通过打印已经不能满足调试需求时，应该使用调试器。调试器可以让我们和正在执行的程序进行交互，实现单步执行、设置断点、查看变量值等高级功能。
Python调试器pdb常用命令：
l(ist) - 显示当前行附近的代码s(tep) - 执行当前行并在第一个可能的地方停止n(ext) - 继续执行直到当前函数的下一条语句b(reak) - 设置断点p(rint) - 打印变量值
3️⃣ 系统调用追踪：理解程序行为
即使程序是一个二进制的黑盒程序，仍然有一些工具可以帮助我们。在Linux中可以使用strace，在macOS和BSD中可以使用dtrace来追踪程序执行的系统调用。
4️⃣ 静态分析：不运行代码也能发现问题
静态分析工具可以将程序的源码作为输入，然后基于编码规则对其进行分析并对代码的正确性进行推理。例如pyflakes可以发现未使用的变量重新定义，而mypy可以进行类型检查。
5️⃣ 性能分析：找到程序热点
算法课上我们通常会介绍大O标记法，但却没教给我们如何找到程序中的热点。性能分析工具会帮助您找到程序中最耗时、最耗资源的部分。
三种时间类型：
- 真实时间 - 从程序开始到结束流失掉的真实时间
- 用户时间 - CPU执行用户代码所花费的时间
- 系统时间 - CPU执行系统内核代码所花费的时间
6️⃣ 内存分析：解决内存泄漏问题
像C或者C++这样的语言，内存泄漏会导致程序在使用完内存后不去释放它。对于Python这类具有垃圾回收机制的语言，内存分析器也很有用，因为对于某个对象来说，只要有指针还指向它，它就不会被回收。
7️⃣ 可视化工具：直观理解性能数据
使用分析器来分析真实的程序时，由于软件的复杂性，其输出结果中将包含大量的信息。人类是一种视觉动物，非常不善于阅读大量的文字。火焰图等可视化工具可以在Y轴显示函数调用关系，并在X轴显示其耗时的比例。
推荐工具：
掌握这些调试技巧，您将能够更快速、更准确地定位和解决编程问题，让您的代码真正按照您的想法运行！🚀
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
