基于Python的对拍debug工具

本文介绍了一个基于Python 3.4的脚本程序,用于比较两个程序(my.exe与right.exe)对同一输入文件(in.txt)产生的输出结果,并将差异记录在log.txt中。该脚本适用于程序验证场景。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

脚本程序基于Python3.4,请先配置好环境。

import os

def run():
    # 运行程序并输出结果
    os.system('my.exe < in.txt > my.dat')
    os.system('right.exe < in.txt > right.dat')

def check():
    # 逐行对比运行结果
    my = open('my.dat', 'r')
    right = open('right.dat', 'r')
    log = open('log.txt', 'w')
    log.write('-----------All Error-----------\n')
    for (i, (a, b)) in enumerate(zip(my, right)):
        if a != b:
            log.write('line ' + str(i+1) + '\n')
            log.write('---MY:' + a)
            log.write('---AC:' + b)

if __name__ == '__main__':
    run()
    check()
in.txt------数据输入文件

my.exe----你的程序

right.exe--AC的程序

my.dat----你的程序的输出

right.dat--AC程序的输出

log.txt----输出结果对比


转载于:https://www.cnblogs.com/kunsoft/p/5312701.html

<think>好的,用户想了解Python中的调试方法。首先,我需要整理常见的调试工具和方法,确保覆盖主要知识点。根据提供的引用,pdb、VSCode调试、Spyder调试都是重点。 首先,pdb是Python自带的调试器,用户可能对基本命令不太熟悉,所以需要详细说明。比如设置断点、单步执行等。同时,引用1和引用5提到了pdb的使用,可以引用这些资料。 接下来是IDE工具,比如VSCode和Spyder。VSCode的调试配置需要解释如何设置launch.json,如何传入命令行参数,这里可以结合引用2中的命令行例子,展示如何调试带参数的脚本。Spyder部分则根据引用5,说明其基于pdb的调试界面,如何设置断点和使用变量浏览器。 另外,用户可能对调试的重要性不太清楚,引用4提到Debug是重要技能,应该在回答开头强调这一点。需要分步骤讲解,结构清晰,每个方法单独成节,确保用户能逐步学习。 还要注意用户提到的格式要求,比如数学公式用$...$,但当前主题是调试,可能用到的数学公式不多,但如果有变量或代码参数,需要正确应用格式。例如,命令行中的参数可能用$ -batch 64$ 这样的形式,但根据示例,可能不需要特别处理,保持代码块即可。 生成的相关问题需要围绕用户可能感兴趣的扩展方向,比如性能分析、工具对比、常见错误处理等。需要确保问题与主题相关,并且有参考价值。 最后,检查引用标记是否正确添加,每个引用来源要对应到相应的引用编号。例如,提到pdb基本用法时要添加[^1],VSCode配置引用[^2]和[^3],Spyder部分引用[^5],调试重要性引用[^4]。 总结回答结构:引言强调重要性,分点讲解pdb、VSCode、Spyder,每个部分包含基本用法和示例代码,最后相关问题部分。确保语言口语化,避免使用Markdown格式,但代码块保持正确格式。同时,检查LaTeX语法是否正确,虽然本问题可能较少涉及数学公式,但如果有变量或代码中的数学表达式,需正确使用$...$包裹。</think>### Python调试方法教程 Python调试是开发过程中定位和修复错误的关键技能。以下是常用的调试方法及工具: --- #### 一、基础调试方法 1. **print()函数调试** 最简单的方式是在代码中插入`print()`语句输出变量值或执行流程。例如: ```python def calculate(a, b): print("输入参数:", a, b) # 调试输出 result = a + b print("计算结果:", result) return result ``` **缺点**:需频繁修改代码,不适合复杂项目。 --- #### 二、使用pdb调试器 Python内置的`pdb`提供交互式调试功能,支持断点设置和逐行执行。 1. **命令行启动pdb** ```bash python -m pdb script.py ``` 2. **代码中插入断点** 在需要调试的位置添加: ```python import pdb; pdb.set_trace() ``` 3. **常用命令** - `n`(next):执行下一行 - `s`(step):进入函数内部 - `c`(continue):继续执行到下一个断点 - `l`(list):显示当前代码片段 - `p <变量名>`:打印变量值 - `q`:退出调试 --- #### 三、使用VSCode调试 VSCode提供图形化调试界面,支持参数配置和变量监控[^2]。 1. **配置调试环境** - 创建`.vscode/launch.json`文件: ```json { "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "Python调试", "type": "python", "request": "launch", "program": "${file}", "args": ["-batch", "64", "-dataset", "cifar_fs"] # 参考命令行参数 } ] } ``` - 按`F5`启动调试,支持断点、变量监视和调用栈查看。 --- #### 四、使用Spyder调试 Spyder是专为科学计算设计的IDE,内置基于`pdb`的调试工具。 1. **操作步骤** - 在代码行号旁单击设置断点。 - 点击`调试`按钮(或按`Ctrl+F5`)启动调试。 - 使用`Ctrl+F10`单步执行,`Ctrl+F11`进入函数。 2. **优势** - 图形化变量浏览器,实时查看数据。 - 支持交互式执行代码片段。 --- #### 五、调试技巧 1. **缩小问题范围**:通过注释代码块定位错误区域。 2. **异常捕获**:使用`try...except`捕获异常并输出信息: ```python try: risky_operation() except Exception as e: print(f"错误类型:{type(e).__name__}, 详细信息:{e}") ``` 3. **日志记录**:用`logging`模块替代`print()`,实现分级输出。 ---
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