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开发5分钟,调试2小时 - 该如何debug?

crossin
 crossin
发布于 09/25 23:09
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几年来我在答疑群、论坛、公众号、知乎回答的各种问题,没有一万也有八千。其中有三分之二以上都是在帮人看报错,帮人 debug(调试代码)

可以说,会不会 debug,有没有 debug 的意识,懂不懂 debug 的技巧,是有没有入门编程的重要标志。然而绝大多数的编程书籍和课程都不会强调这点。教的人和学的人都只关注明面上的知识点,却往往忽略了学习的本质在于“授之以渔”。

在我们的码上行动基础课程里,《如何 debug》是必须掌握的一个章节。后来发现不少有基础的同学直接参与爬虫课程,但同样缺失 debug 的基本功,于是我又把 debug 作为前序章节加入到爬虫课程里。

为什么很多初学者会觉得编程论坛里的人都不大友好?我经常对提问者说:你这个问题我无法回答,因为你缺少最基本的调试信息。而如果你把调试信息提供到位了,基本也就不需要我回答了。归根结底,是从来没有人告诉过初学者,你得先调试。大部分人都是碰了很多次壁最后终于明白,啊多么痛的领悟!

今天我就从 debug 课程里挑选最关键的几点讲一下。不要光 mark,现在就看一遍,嫌长就看加粗高亮部分。以后开发中再遇到问题,按照以下要点自查。

1. 选一个好的 IDE

初学者一半以上的问题是低级错误,比如缩进错误(空格、tab混用)、变量前后命名不一致(拼写错误)、函数调用时传递的参数不对、少引号括号、用了中文全角等等。这些人眼很难一下发现的错误,代码编辑器可以在写代码的时候就给你提示出来。

如图中,分别有一个函数名写错了、一个变量名拼错了,还有一个 if 前面的空格我用了 Tab 键而不是 4 个空格。Pycharm 在你写代码时就会给出高亮或者波浪线的提示,把鼠标移上去还可以看到错误的提示。否则这些错误是很难被发现的。

另外,IDE 的一个重要功能就是可以自动补全代码,省事而且不容易出错。

Python 自带的 IDLE 在这方面做得并不好,刚起步时可以用用,上手后尽快转。个人推荐用 Pycharm,即使是功能相对较少的免费社区版本,也足够应付开发时需求。VSCode 也是很好的选择之前有过两篇介绍文章,公众号里回复 pycharm 可查看

2. 学会看报错信息

绝大多数问题不是直接在代码层面就出现的,而是运行时才发生。这时候正常都会导致程序中断并输出报错信息。一般从报错信息里就可以看出报错的位置和原因

很多初学者怕看报错信息,这不行。即使英语不好,也尝试着去看,套路就那么些,看几次你就大概熟悉了,但对你调试的帮助非常大。

不过有时报错显示的位置是有问题的,这种情况通常的原因都是前面某一行的括号或者引号有问题,而导致后面的代码错乱。所以如果报错指出的位置看不出问题,试着往前看一看

在代码中使用 try...except 可以避免程序因异常中断。但在开发时不要使用异常处理,否则阻止了报错信息的发出,影响调试。

报错信息还有个用处就是直接复制到搜索引擎里进行搜索,而这方面 Google 的结果比百度要好,英文网站要比中文网站好。(怎样用 Google 这个话题不便在此公开讨论。)

3. 别舍不得用 print

这一点是最重要的!

在程序中输出并分析 log(日志)是一种很基本但却很灵活很有效的调试方式。使用 print 就是 log 的最常用方法。

log 的作用主要是:

a. 确定程序的运行路径。一个函数有没有被调用,一个 if 块有没有被执行,一个 while 循环执行了几次,到了哪一步中断了,都可以通过 print 出相关信息来查看。

b. 查看变量的状态。程序自身的报错会告诉你发生了什么错误,但你还需要找出为什么会发生错误。通过 print 输出出错语句涉及到的相关变量的值和类型,可以帮助分析出错原因。

c. 找出出错位置。往往错误的原因并不在报错的位置,所以多输出一些标记,多 print 不同位置的变量值,查看变量在运行过程中值的变化情况,可以观察是在哪里发生了问题。

几个通过 log 调试的经验技巧:

a. 多输出一些辅助信息,方便自己查看,不然一堆数据看花眼。比如我一般输出时会标注上变量名,再输出变量类型,以及变量的值。比如:

b. 在出错行之前输出。报错行涉及的一些变量,他们的数值和类型,全都输出出来,看看和预期是否一致。

c. 一行做一件事。如果你出错的一行里连续调用了多个函数或运算,请分开写,分开输出。

d. 对于字符串,直接 print 会被转义和解码,影响对变量实际值的观察。可以用 print(repr(text)) 或 print([text]) 的方式查看。

e. 对于编码问题,用好 type 方法和 chardet 库辅助判断。这点之前编码相关的文章里有说明,公众号里回复 pycharm 可查看

f. 为了方便记录和回溯问题日志,通常也会将 log 输出到文件。也有专门的 logging 模块做这事。

记住:print 不要钱,能用多少是多少!确保你清楚程序运行的状态细节。

4. 断点调试

断点调试看参考之前文章 如何在 Python 中使用断点调试,这里不再复述。


前面这些基本是操作层面的具体 debug 方法,下面我再来谈点 debug 的思想和原则

1. 缩小出错的范围

软件开发中有一个“单元测试”的概念:如果你写了一个函数,应该先运行下这个函数是不是正常,各种参数下会不会出现错误。这样可以把问题控制在较小的范围内解决。

2. 控制变量法 + 二分查找法

比如做爬虫没有抓到正确数据,那么到底是 (1)请求来的数值不对,还是 (2)文本处理方法不对?如果你认为是文本处理方法没有问题,就手动给定一个正确格式的字符串文本,应该可以得到正确的结果。这就相当于控制了因素(2),只改变因素(1),根据执行结果就可以确认或排除问题的所在

二分查找法是一个定位问题的技巧。如果你的代码里有问题,那么问题要么在前半段,要么在后半段。你先把后半段代码去掉执行,看看程序是否还报错,就知道错误在哪部分。依次类推,不断折半,直到找到引发报错的代码

3. 先重现,再解决,最后验证

有的错误不是每次出现。这时候最好别急着去改代码,而是想办法可以稳定重现问题。当你能顺利重现问题的时候,通常离分析解决它也不远了。解决了之后,再按照之前重现的方式验证修改是否确实有效。

4. 想清楚再动手

不论是开发代码,还是调试 debug,在做一个动作前要清楚自己的目的是什么,而不是盲目地进行改动。不要猜!我经常会看见一些新手遇到问题之后,反复执行代码,或者不断调整参数,妄想某次执行程序就能神奇地通过了。这是一个很不好的态度,请避免。要恪守逻辑,知道现在要解决的问题是什么,需要得到那些信息,可能的假设是什么,如何通过修改代码去验证你的判断,这样才是合理的 debug 方式。


以上就是一些 debug 的基本思想和技巧。这里仅仅是概要精华,操作起来远不止这么多,同时还需要实际的练习才能掌握。我能做的就是给你的编程技能树下埋一颗种子,能不能生根发芽,就看各位自己的浇灌了。(我相信,即使我这里都说过了,还是会有很多人依旧犯上述提及的错误 ╮(╯_╰)╭ 随缘吧,师傅领进门,修行在个人……)

想要深入了解更多编程的思想和技巧,欢迎来我们的码上行动知识星球


下课!


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