添加微信：code_7steps，备注“进群”，邀请你加入大牛云集的技术交流群！
前言
在程序开发过程中，代码的运行往往会和我们预期的结果有所差别。于是，我们需要清楚代码运行过程中到底发生了什么？代码哪些模块运行了，哪些模块没有运行？输出的局部变量是什么样的？很多时候，我们会想到选择使用成熟、常用的IDE使用断点和watches调试程序，或者更为基础的print函数、log打印出局部变量来查看是否符合我们预期的执行效果。但是这些方法都有一个共同的弱点--效率低且繁琐，本文就介绍一个堪称神器的Python调试工具PySnooper，能够大大减少调试过程中的工作量。
装饰器
装饰器（Decorators）是Python里一个很重要的概念，它能够使得Python代码更加简洁，用一句话概括：装饰器是修改其他函数功能的函数。PySnooper的调用主要依靠装饰器的方式，所以，了解装饰器的基本概念和使用方法更有助于理解PySnooper的使用。在这里，我先简单介绍一下装饰器的使用，如果精力有限，了解装饰器的调用方式即可。
对于Python，一切都是对象，一个函数可以作为一个对象在不同模块之间进行传递，举个例子，
def one(func):
print("now you are in function one.")
func()
def two():
print("now you are in function two")
one(two)
# 输出
>>> now you are in function one.
>>> now you are in function two.
其实这就是装饰器的核心所在，它们封装一个函数，可以用这样或那样的方式来修改它。换一种方式表达上述调用，可以用@+函数名来装饰一个函数。
def one(func):
print("now you are in function one.")
def warp():
func()
return warp
@one
def two():
print("now you are in function two.")
two()
# 输出
>>> now you are in function one.
>>> now you are in function two.
此外，在调用装饰器时还可以给函数传入参数：
def one(func):
print("now you are in function one.")
def warp(*args):
func(*args)
return warp
@one
def two(x, y):
print("now you are in function two.")
print("x value is %d, y value is %d" % (x, y))
two(5, 6)
# 输出
>>> now you are in function one.
>>> now you are in function two.
>>> x value is 5, y value is 6
另外，装饰器本身也可以接收参数，
def three(text):
def one(func):
print("now you are in function one.")
def warp(*args):
func(*args)
return warp
print("input params is {}".format(text))
return one
@three(text=5)
def two(x, y):
print("now you are in function two.")
print("x value is %d, y value is %d" % (x, y))
two(5, 6)
# 输出
>>> input params is 5
>>> now you are in function one.
>>> now you are in function two.
>>> x value is 5, y value is 6
上面讲述的就是Python装饰器的一些常用方法。
Pysnooper
调试程序对于大多数开发者来说是一项必不可少的工作，当我们想要知道代码是否按照预期的效果在执行时，我们会想到去输出一下局部变量与预期的进行比对。目前大多数采用的方法主要有以下几种：
-
Print函数
-
Log日志
-
IDE调试器
但是这些方法有着无法忽视的弱点：
-
繁琐
-
过度依赖工具
"PySnooper is a poor man's debugger."
有了PySnooper，上述问题都迎刃而解，因为PySnooper实在太简洁了，目前在github已经10k+star。
前面花了一段篇幅讲解装饰器其实就是为了PySnooper做铺垫，PySnooper的调用就是通过装饰器的方式进行使用，非常简洁。
PySnooper的调用方式就是通过@pysnooper.snoop的方式进行使用，该装饰器可以传入一些参数来实现一些目的，具体如下：
参数描述None输出日志到控制台filePath输出到日志文件，例如'log/file.log'prefix给调试的行加前缀，便于识别watch查看一些非局部变量表达式的值watch_explode展开值用以查看列表/字典的所有属性或项depth显示函数调用的函数的snoop行
安装
使用pip安装，
pip install pysnooper
或者使用conda安装，
conda install -c conda-forge pysnooper
使用
先写一个简单的例子，
import numpy as np import pysnooper @pysnooper.snoop() def one(number): mat = [] while number: mat.append(np.random.normal(0, 1)) number -= 1 return mat one(3) # 输出 Starting var:.. number = 3 22:17:10.634566 call 6 def one(number): 22:17:10.634566 line 7 mat = [] New var:....... mat = [] 22:17:10.634566 line 8 while number: 22:17:10.634566 line 9 mat.append(np.random.normal(0, 1)) Modified var:.. mat = [-0.4142847169210746] 22:17:10.634566 line 10 number -= 1 Modified var:.. number = 2 22:17:10.634566 line 8 while number: 22:17:10.634566 line 9 mat.append(np.random.normal(0, 1)) Modified var:.. mat = [-0.4142847169210746, -0.479901983375219] 22:17:10.634566 line 10 number -= 1 Modified var:.. number = 1 22:17:10.634566 line 8 while number: 22:17:10.634566 line 9 mat.append(np.random.normal(0, 1)) Modified var:.. mat = [-0.4142847169210746, -0.479901983375219, 1.0491540468063252] 22:17:10.634566 line 10 number -= 1 Modified var:.. number = 0 22:17:10.634566 line 8 while number: 22:17:10.634566 line 11 return mat 22:17:10.634566 return 11 return mat Return value:.. [-0.4142847169210746, -0.479901983375219, 1.0491540468063252]
这是最简单的使用方法，从上述输出结果可以看出，PySnooper输出信息主要包括以下几个部分：
-
局部变量值
-
代码片段
-
局部变量所在行号
-
返回结果
也就是说，把我们日常DEBUG所需要的主要信息都输出出来了。
上述结果输出到控制台，还可以把日志输出到文件，
@pysnooper.snoop("debug.log")
在函数调用过程中，PySnooper还能够显示函数的层次关系，使得一目了然，
@pysnooper.snoop()
def two(x, y):
z = x + y
return z
@pysnooper.snoop()
def one(number):
k = 0
while number:
k = two(k, number)
number -= 1
return number
one(3)
# 输出
Starting var:.. number = 3
22:26:08.185204 call 12 def one(number):
22:26:08.186202 line 13 k = 0
New var:....... k = 0
22:26:08.186202 line 14 while number:
22:26:08.186202 line 15 k = two(k, number)
Starting var:.. x = 0
Starting var:.. y = 3
22:26:08.186202 call 6 def two(x, y):
22:26:08.186202 line 7 z = x + y
New var:....... z = 3
22:26:08.186202 line 8 return z
22:26:08.186202 return 8 return z
Return value:.. 3
Modified var:.. k = 3
22:26:08.186202 line 16 number -= 1
Modified var:.. number = 2
22:26:08.186202 line 14 while number:
22:26:08.186202 line 15 k = two(k, number)
Starting var:.. x = 3
Starting var:.. y = 2
22:26:08.186202 call 6 def two(x, y):
22:26:08.186202 line 7 z = x + y
New var:....... z = 5
22:26:08.186202 line 8 return z
22:26:08.186202 return 8 return z
Return value:.. 5
Modified var:.. k = 5
22:26:08.186202 line 16 number -= 1
Modified var:.. number = 1
22:26:08.186202 line 14 while number:
22:26:08.186202 line 15 k = two(k, number)
Starting var:.. x = 5
Starting var:.. y = 1
22:26:08.186202 call 6 def two(x, y):
22:26:08.186202 line 7 z = x + y
New var:....... z = 6
22:26:08.186202 line 8 return z
22:26:08.186202 return 8 return z
Return value:.. 6
Modified var:.. k = 6
22:26:08.186202 line 16 number -= 1
Modified var:.. number = 0
22:26:08.186202 line 14 while number:
22:26:08.186202 line 17 return number
22:26:08.186202 return 17 return number
Return value:.. 0
从上述输出结果可以看出，函数one与函数two的输出缩进层次一目了然。
除了缩进之外，PySnooper还提供了参数prefix给debug信息添加前缀的方式便于识别，
@pysnooper.snoop(prefix="funcTwo ")
def two(x, y):
z = x + y
return z
@pysnooper.snoop(prefix="funcOne ")
def one(number):
k = 0
while number:
k = two(k, number)
number -= 1
return number
one(3)
# 输出
funcOne Starting var:.. number = 3
funcOne 22:28:14.259212 call 12 def one(number):
funcOne 22:28:14.260211 line 13 k = 0
funcOne New var:....... k = 0
funcOne 22:28:14.260211 line 14 while number:
funcOne 22:28:14.260211 line 15 k = two(k, number)
funcTwo Starting var:.. x = 0
funcTwo Starting var:.. y = 3
funcTwo 22:28:14.260211 call 6 def two(x, y):
funcTwo 22:28:14.260211 line 7 z = x + y
funcTwo New var:....... z = 3
funcTwo 22:28:14.260211 line 8 return z
funcTwo 22:28:14.260211 return 8 return z
funcTwo Return value:.. 3
funcOne Modified var:.. k = 3
funcOne 22:28:14.260211 line 16 number -= 1
funcOne Modified var:.. number = 2
funcOne 22:28:14.260211 line 14 while number:
funcOne 22:28:14.260211 line 15 k = two(k, number)
funcTwo Starting var:.. x = 3
funcTwo Starting var:.. y = 2
funcTwo 22:28:14.260211 call 6 def two(x, y):
funcTwo 22:28:14.260211 line 7 z = x + y
funcTwo New var:....... z = 5
funcTwo 22:28:14.260211 line 8 return z
funcTwo 22:28:14.260211 return 8 return z
funcTwo Return value:.. 5
funcOne Modified var:.. k = 5
funcOne 22:28:14.260211 line 16 number -= 1
funcOne Modified var:.. number = 1
funcOne 22:28:14.260211 line 14 while number:
funcOne 22:28:14.260211 line 15 k = two(k, number)
funcTwo Starting var:.. x = 5
funcTwo Starting var:.. y = 1
funcTwo 22:28:14.260211 call 6 def two(x, y):
funcTwo 22:28:14.260211 line 7 z = x + y
funcTwo New var:....... z = 6
funcTwo 22:28:14.260211 line 8 return z
funcTwo 22:28:14.260211 return 8 return z
funcTwo Return value:.. 6
funcOne Modified var:.. k = 6
funcOne 22:28:14.260211 line 16 number -= 1
funcOne Modified var:.. number = 0
funcOne 22:28:14.260211 line 14 while number:
funcOne 22:28:14.260211 line 17 return number
funcOne 22:28:14.260211 return 17 return number
funcOne Return value:.. 0
参数watch可以用于查看一些非局部变量，例如，
class Test():
t = 10
test = Test()
@pysnooper.snoop(watch=("test.t", "x"))
# 输出
Starting var:.. number = 3
Starting var:.. test.t = 10
Starting var:.. x = 10
参数watch_explode可以展开字典或者列表显示它的所有属性值，对比一下它和watch的区别，
#### watch_explode ####
d = {
"one": 1,
"two": 1
}
@pysnooper.snoop(watch_explode="d")
# 输出
Starting var:.. number = 3
Starting var:.. d = {'one': 1, 'two': 1}
Starting var:.. d['one'] = 1
Starting var:.. d['two'] = 1
#### watch ####
d = {
"one": 1,
"two": 1
}
@pysnooper.snoop(watch="d")
# 输出
Starting var:.. d = {'one': 1, 'two': 1}
可以看出watch_explode能够展开字典的属性值。
另外还有参数depth显示函数中调用函数的snoop行，默认值为1，参数值需要大于或等于1。
干货推荐
为了方便大家，我花费了半个月的时间把这几年来收集的各种技术干货整理到一起，其中内容包括但不限于Python、机器学习、深度学习、计算机视觉、推荐系统、Linux、工程化、Java，内容多达5T+，我把各个资源下载链接整理到一个文档内，目录如下：
所有干货送给大家，希望能够点赞支持一下！
扫一扫
979
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
