python進(jìn)行debug操作實戰(zhàn)訓(xùn)練
前言
這也算是大學(xué)本科不好好學(xué)習(xí)，拉下的賬了，今天終要補回來了。
本文用的測試代碼：
from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import FashionMNIST
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"
#數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備
train_data = FashionMNIST(
root = "./data/FashionMNIST",
train = True,
transform = transforms.ToTensor(),
download = True #如果沒下載數(shù)據(jù)，就下載數(shù)據(jù)；如果已經(jīng)下載好，就換為False
)
test_data = FashionMNIST(
root = "./data/FashionMNIST",
train = False,
transform = transforms.ToTensor(),
download = True #如果沒下載數(shù)據(jù)，就下載數(shù)據(jù)；如果已經(jīng)下載好，就換為False
)
train_data_x=train_data.data
train_data_y=train_data.targets
test_data_x=test_data.data
test_data_y=test_data.targets
print(train_data_x.shape)
print(train_data_y.shape)
print(type(train_data_x))
print(type(train_data_y))
print(test_data_x.shape)
print(test_data_y.shape)
def function1(x):
for i in range(x):
print(i)
function1(7)一、debug環(huán)境介紹
點擊這個爬蟲就可開始debug
在debug前我們需要設(shè)置斷點：（設(shè)置幾個都行）
進(jìn)入debug后，左下角：
1）debugger里面可以看到存在的變量：
2）console里面可以我們一步步調(diào)試的過程，輸出的結(jié)果會打印在里面：
二、debug按鈕介紹
分別是
1）step over 快捷鍵：F8
2）step into 快捷鍵：F7
3）step into my code 快捷鍵： alt+shift+F7
4) step out 快捷鍵： shift+F8
2.1、step into:單步執(zhí)行（遇到函數(shù)也是單步）
注意看藍(lán)色的線變化（藍(lán)色的線，代表即將被debug，但是還沒有debug到）
剛我debug了兩次，結(jié)果如下：
step into 遇到進(jìn)了函數(shù)也是單步（以我們這里定義的循環(huán)打印函數(shù)為例）：
2.2、step over:單步執(zhí)行（遇到函數(shù)，全部運行）
這個相比step over 就是函數(shù)里執(zhí)行的區(qū)別：（step over 是直接執(zhí)行完）
2.3、step into my code:（直接跳到下一個斷點）
這個很好理解了，這里我有三個斷點，所以會debug三次，然后結(jié)束：
2.4、step out : 執(zhí)行完剩下的函數(shù)，并跳到上一層函數(shù)
就是之前在函數(shù)內(nèi)部單步調(diào)試時，用step out 能一下執(zhí)行完，返回到上一層函數(shù)
用了之后，整個函數(shù)直接執(zhí)行完，但進(jìn)程未結(jié)束
看藍(lán)色的線，返回到了上一層函數(shù)
總結(jié)
到此這篇關(guān)于python進(jìn)行debug操作實戰(zhàn)訓(xùn)練的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python debug操作內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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