网站开发怎么做才有利于seo,上线了做网站多少钱,百度关键词检测工具,民治网站建设Python实战小项目包括网络爬虫、数据分析和可视化、文本处理、图像处理、聊天机器人、任务管理工具、游戏开发和网络服务器等。这些项目提供了实际应用场景和问题解决思路#xff0c;可以选择感兴趣的项目进行实践#xff0c;加深对Python编程的理解和掌握。在实践过程中可以选择感兴趣的项目进行实践加深对Python编程的理解和掌握。在实践过程中可以结合相关文档和教程深入学习相应知识点。 全部资源链接链接https://pan.baidu.com/s/1cjX9XuePqACt53zpesSPiQ?pwd5m9l 提取码5m9l 一、资源分享
一python教材及基础知识讲解 链接https://pan.baidu.com/s/1H0UaND9Ai-YRfbbmrvSASw 提取码rms9 二python安装 链接https://pan.baidu.com/s/14tPYsFsleDqDMLqbN6azZA 提取码yl93 三100道Python练手题目 链接https://pan.baidu.com/s/1AJ0uvFsa0SQ0ZZJ-xryo7Q 提取码k734 四python实战项目 链接https://pan.baidu.com/s/1qazUy0zytcpTPKy4o1-1tQ 提取码stjc 二、代码调试思路 程序能一次写完并正常运行的概率很小基本不超过1%总会有各种各样的bug需要修正。写程序花费的时间往往要小于调试的时间这个是基本规律。bug很复杂时我们需要知道出错时哪些变量的值是正确的哪些变量的值是错误的因此需要一整套调试程序的手段来修复bug。下面我们来看下常用的Python调试方法
一总体调试方法概览 调试Python程序时以下是一些常用的思路和方法 打印输出在代码中插入print语句输出变量的值或者特定的消息以便跟踪程序执行过程中的问题。 断点调试使用调试器如pdb、PyCharm等在代码中设置断点以便在特定位置停止程序的执行并逐行检查代码。 异常捕获使用try-except语句捕获异常将发生异常的代码块包裹起来并在except块中打印异常信息帮助定位问题。 日志记录使用Python内置的logging模块或第三方库如loguru、logbook等进行日志记录以便在程序运行时获取详细的调试信息。 单元测试编写单元测试代码对程序进行逐个模块的测试确保每个部分都能正常工作。当出现问题时可以通过单元测试发现具体的错误。 缩小范围如果程序很大或者复杂可以缩小问题范围逐渐排查可能导致错误的部分从而快速确定问题所在。 查阅文档和资料利用搜索引擎、官方文档、论坛和社区等资源寻找与问题相似的情况和解决方案避免重复解决已有的问题。 代码审查请其他开发者或同事对你的代码进行审查他们可能能够发现你忽略的问题或提供新的思路。 运行环境检查程序运行所需的环境、依赖项和版本是否满足要求确保程序在正确的环境下运行。 以上方法并非全部具体使用哪些方法取决于问题类型和场景。在调试过程中耐心和细致是非常重要的逐步排查问题直到找到根本原因。 二断点打印法 第一种方法简单直接粗暴有效就是用print把可能有问题的变量打印出来看看
def foo(s):n int(s)print n %d % nreturn 10 / n
def main():foo(0)
main() 执行后在输出中查找打印的变量值
$ python err.pyn 0
Traceback (most recent call last):...
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero 用print最大的坏处是将来还得删掉它想想程序里到处都是print运行结果也会包含很多垃圾信息。所以我们又有第二种方法。
三断言 凡是用print来辅助查看的地方都可以用断言assert来替代
def foo(s):n int(s)assert n ! 0, n is zero!return 10 / n
def main():foo(0) assert的意思是表达式n ! 0应该是True否则后面的代码就会出错。 如果断言失败assert语句本身就会抛出AssertionError
$ python err.py
Traceback (most recent call last):...
AssertionError: n is zero! 程序中如果到处充斥着assert和print相比也好不到哪去。不过启动Python解释器时可以用-O参数来关闭assert
$ python -O err.py
Traceback (most recent call last):...
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero 关闭后你可以把所有的assert语句当成pass来看。
四 logging日志 把print替换为logging是第3种方式和assert比logging不会抛出错误而且可以输出到文件
import logging
s 0
n int(s)
logging.info(n %d % n)
print 10 / n logging.info()就可以输出一段文本。运行发现除了ZeroDivisionError没有任何信息。别急在import logging之后添加一行配置再试试
import logging
logging.basicConfig(levellogging.INFO) 这就是logging的好处它允许你指定记录信息的级别有debuginfowarningerror等几个级别当我们指定levelINFO时logging.debug就不起作用了。同理指定levelWARNING后debug和info就不起作用了。这样一来你可以放心地输出不同级别的信息也不用删除最后统一控制输出哪个级别的信息。 logging的另一个好处是通过简单的配置一条语句可以同时输出到不同的地方比如console和文件。
五pdb调试 第4种方式是启动Python的调试器pdb让程序以单步方式运行可以随时查看运行状态。我们先准备好程序
s 0
n int(s)
print 10 / n 运行
$ python -m pdb err.py/Users/PythonTab/Github/sicp/err.py(2)module()
- s 0 以参数-m pdb启动后pdb定位到下一步要执行的代码- s ‘0’。输入命令l来查看代码
(Pdb) l1 # err.py2 - s 03 n int(s)4 print 10 / n
[EOF] 输入命令n可以单步执行代码
(Pdb) n
/Users/PythonTab/Github/sicp/err.py(3)module()
- n int(s)
(Pdb) n
/Users/PythonTab/Github/sicp/err.py(4)module()
- print 10 / n 任何时候都可以输入命令p 变量名来查看变量
(Pdb) p s
0
(Pdb) p n
0 输入命令q结束调试退出程序
(Pdb) n
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero/Users/PythonTab/Github/sicp/err.py(4)module()
- print 10 / n
(Pdb) q 这种通过pdb在命令行调试的方法理论上是万能的但实在是太麻烦了如果有一千行代码要运行到第999行得敲多少命令啊。还好我们还有另一种调试方法。
pdb.set_trace() 这个方法也是用pdb但是不需要单步执行我们只需要import pdb然后在可能出错的地方放一个pdb.set_trace()就可以设置一个断点
import pdb
s 0
n int(s)
pdb.set_trace() # 运行到这里会自动暂停
print 10 / n 运行代码程序会自动在pdb.set_trace()暂停并进入pdb调试环境可以用命令p查看变量或者用命令c继续运行
$ python err.py /Users/PythonTab/Github/sicp/err.py(7)module()
- print 10 / n
(Pdb) p n
0
(Pdb) c
Traceback (most recent call last):File err.py, line 7, in moduleprint 10 / n
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
这个方式比直接启动pdb单步调试效率要高很多但也高不到哪去。
六 IDE调试 如果要比较爽地设置断点、单步执行就需要一个支持调试功能的IDE。目前比较好的Python IDE有PyCharm另外Eclipse加上pydev插件也可以调试Python程序。 三、参考引用
[1]Python常用的程序调试方法-CSDN博客
