介紹瞭如何在程式代碼中嵌入IPython用於調試,並分析了優點與不足 ...
關於IPython使用的入門文章,主要介紹瞭如何在程式代碼中嵌入ipython用於調試,並分析了優點與不足。
在 Python 中編程時,我會花費大量時間使用 IPython 及其強大的互動式提示,不僅用於一些一次性計算,還用於大量實際編程和調試。我特別將它用於一些探索性的編程,比如對一些不熟悉的 API,或者想知道程式在代碼中特定位置的運行狀態。
我不確定這種IPython調試的方法有多普遍,但我很少聽到其他人談論它,所以我認為它值得分享。
安裝
使用前,需要將 IPython 安裝到您當前的 virtualenv 中:
pip install ipython
使用方法
基本上有兩種方法可以打開 IPython 提示符。
第一種是直接從終端運行它:
$ ipython
Python 3.9.5 (default, Jul 1 2021, 11:45:58)
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 8.3.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.
In [1]:
在 Django 項目中,如果您安裝了 IPython,也可以使用 ./manage.py shell
,好處是它會為幫您正確初始化 Django。
如果您想探索編寫一些“頂級”代碼,例如,在尚未創建入口點的情況下,編寫一個新的功能,那麼這種方法很管用。然而,我寫的大部分代碼都不是這樣的。大多數時候,我發現自己需要寫代碼時,已經想好10層的函數調用了——比如:
- 我正在一個Django應用程式中編寫一些視圖代碼,其中有一個請求對象--如果你在IPython提示符下從頭開始,你不可能輕易重新創建這個對象。
- 或者,模型層代碼,比如
save()
方法內部的代碼,該方法本身正在被您尚未編寫的其他代碼調用,比如Django admin或某個信號。 - 或者,在一個測試中,設置代碼已經創建了一大堆在打開IPython時不可用的東西。
對於這些情況,我使用第二種方法:
- 找到我想要修改、探索或調試的代碼。這通常是我自己的代碼,但也可能是第三方庫。我一直習慣在 virtualenv 中工作,所以即使使用第三方庫,在我的編輯器中“go to definition”也會直接將我帶到代碼的可寫副本的定義區(除了不是用 Python 編寫的代碼)。
- 插入 IPython 提示的代碼並保存文件:
import IPython; IPython.embed()
我將此綁定到編輯器中的一個功能鍵。
因此,如果它是Django視圖,那麼代碼最終可能會是這樣:
def contact_us(request):
if request.method == "POST":
form = ContactUsForm_class(request.POST)
if form.is_valid():
import IPython; IPython.embed()
# …
- 以適當的方式觸發代碼。對於上述情況,首先需要在終端中運行 Django 伺服器,然後打開網頁,填寫表單並按下提交。對於測試,它將從終端運行特定的測試。對於命令行應用程式,它將直接運行應用程式。
- 在終端中,我會發現自己現在已經在 IPython REPL 中,我可以繼續:
- 想出我需要寫什麼代碼
- 或者調試我感到困惑的代碼
請註意,您可以在此 REPL 中編寫和編輯多行代碼——它不像編輯器那麼舒服,但沒關係,並且具有良好的歷史記錄支持。關於 IPython 及其更多特性,你可以在官方 文檔 中瞭解它。
對於那些有其他語言背景的人來說,可能還值得指出的是,Python REPL 與普通 Python 並沒有什麼不同。你可以在普通 Python 中做的所有事情,比如定義函數和類,都可以在 REPL 中進行。
調試結束後,我可以將任何有用的片段從 REPL 複製回我的真實代碼中,使用歷史記錄來查看我曾經輸入的內容。
優點
這種方法的優點是:
- 當您實際擁有一個對象時,您可以更輕鬆地探索API和對象(APIs and objects),而不是閱讀關於對象的文檔,或者編輯器的自動完成工具推斷對象應該具有的內容。例如,Django的HttpRequest上有哪些屬性和方法?你不必確保你有正確的類型註釋,並且希望它們是完整的,或者假設值是什麼——你已經有了對象,你可以檢查它,用廣泛的合適的製表符自動補全完成。你可以調用函數,看看它們是怎麼做的。
例如,Django的請求對象通常有一個用戶(user)屬性,該屬性不屬於HttpRequest定義的一部分,因為它是在以後添加的。但它在REPL中是可見的。 - 您可以直接探索程式的整體狀態。這對於探索性編程和調試來說都是一個巨大的優勢。
對於調試,pdb 和類似的調試工具和環境通常會為您提供“the state of the system”,並且它們更擅長單步執行多層代碼。但我經常發現 IPython 提示的功能和舒適性對於探索和尋找解決方案要好得多。
這種環境的感覺並不像Lisp中REPL驅動的編程那樣流暢,但我仍然覺得它非常有趣和高效。與許多其他方法相比,比如迭代代碼,然後進行手動或自動測試,它將反饋迴圈的延遲從幾秒或幾分鐘減少到幾毫秒,這是巨大的效率提升。
提示和不足
- IPython 有很多很酷的特性可以在 REPL 環境中幫助你,比如
%autoreload
和許多其他很酷的魔法。你應該花時間去瞭解他們! - 在多線程(或多進程)環境中,IPython 提示表現不是很好。如果可能的話,關閉多線程,或者確保你沒有遇到那個問題。
- 如果您確實在終端中搞砸了,您可能需要手動找到要殺死的進程併在終端中進行重置。
- 使用 Django 開發伺服器:
- 它預設是多線程的,所以要麼確保你不會多次點擊視圖代碼,要麼使用
--nothreading
。 - 當心自動重新載入,如果你在啟動時仍然處於 IPython 提示符中,它會搞砸你。要麼使用 --noreload 要麼確保在執行任何會觸發重新載入的操作之前乾凈地退出 IPython。
- 它預設是多線程的,所以要麼確保你不會多次點擊視圖代碼,要麼使用
- 當心捕獲標準輸入/輸出的環境,這會破壞這種功能。
- pytest 預設捕獲標準輸入並破壞一些事物。您可以使用 -s 將其關閉。此外,如果您使用的是 pytest-xdist,您應該記得使用 -n0 來關閉多個進程。
- 使用 IPython.embed() 時,由於 Python 的限制,存在一個煩人的錯誤,涉及閉包和未定義的名稱。它經常在使用生成器表達式時出現,但在其他時候也是如此。它通常可以通過以下方式解決:
globals().update(locals())