【51CTO.com快譯】

調試是檢測和刪除代碼中的錯誤或非預期行為的過程，代碼可能會返回一些東西(我們想要的或不想要的) ，也可能根本不會工作，并在執行過程中拋出一些錯誤。那么當我們在代碼中發現一個 bug 時會發生什么呢？

在 Jupyter Notebooks 中，我們可以將代碼分割成更多的單元，并按順序執行它們以檢查每個步驟。我們還可以在代碼中放入許多 print 語句，只是為了看看是否一切都按計劃進行。或者，我們可以使用一些神奇的命令，比如 % debug來打開Jupyter Notebook 的交互式調試器窗口。

最后一種方法與我們調試 Python 腳本的方法非常相似。在本文中，我將展示如何使用 VS Code 快速有效地調試 Python 腳本。最好的情況是，你可以將這些方法應用于任何代碼。

在 VS Code 中調試

讓我們直接進入調試。首先，我們需要寫一些代碼。可以用下面簡化的腳本完成這項工作。演示時可以看到代碼上出了什么問題，以及代碼什么時候會立即拋出錯誤。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data={"id": ['a', 'b', 'c'],
"value": [1, 2, 3]})

def multiply_value(df, multiplier):
df = df.copy()
df["value"] = df["value"] * multiplier

multiplier_list = [1, 2, "3"]

for mult in multiplier_list:
multiply_value(df, mult)

第一步是打開 VS Code，導航到我們想要設置項目的目錄，創建一個新的腳本，然后粘貼上面的代碼。

點擊窗口右上角的運行按鈕(或者右鍵單擊編輯器窗格中的某個地方并選擇“ Run Python File in Terminal”)在終端中運行腳本。我們可以在得到運行結果。

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我們可以嘗試從這里解決它，或者直接進入調試階段。

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我們可以看到窗格填充了預期的信息。此外，在出現錯誤的地方彈出的屏幕，連同其類型和一些額外的信息。這對于確定 bug 有很大幫助。讓我們看一下錯誤發生的函數，在這里，我們可以看到乘數的值為“3” ，而它應該是一個數字才能完成乘法工作。

雖然這個事例情況很簡單，因為我們自己定義了列表，但在更復雜的腳本中，它可能真的很容易丟失每個變量所存儲的內容。特別是當值從其他地方填充時，例如，數據庫。

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調試控制臺與終端不同，在終端中，我們只能看到打印/日志和腳本中斷時的錯誤消息，而在調試控制臺中，我們可以交互式地工作并探索變量。每當調試器遇到斷點或發生錯誤時，在調試控制臺中，我們可以在該步驟上使用變量的當前狀態執行命令。上圖中，我們檢查了 mult 變量的當前值，打印了 df 并檢查了我們是否真的可以將列乘以3。

這個功能在腳本崩潰時非常有用。例如，我們可以在調試控制臺中運行以下命令:

df[“value”] * “3”

觀察我們之前遇到過的相同的錯誤。雖然這可以幫我們調試腳本，但是在調試更復雜的案例時，了解更多的方法是很有幫助的。

斷點類型

VS Code提供了三種類型的斷點，每種都有不同的用途。要選擇它們，我們首先創建一個普通的斷點，然后右鍵單擊它并選擇“Edit breakpoint…”。

• Expression——當條件滿足時，斷點將觸發并停止代碼的執行。在下圖中，我們將條件設置為mult == 2。在variables窗格中，我們確實可以看到代碼在滿足條件時停止執行。此外，表達式斷點的特征是在其紅點處有“=”。

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• Hit Count——斷點會在代碼被觸發X次時停止執行。例如，我們可以將這個斷點放在For循環中，并將其值指定為2。通過這樣做，代碼將停止在與上面的表達式斷點相同的位置。
• Log Message——與前兩種類型的斷點不同，這種斷點不會停止代碼的執行。它可以用于在調試控制臺中將一些消息打印到日志中。我們已經將消息指定為Current mult: {mult}，并且它確實在控制臺中打印出來了。注意，代碼中要計算的表達式(一個變量)需要放在花括號中。正如我們所看到的，在預期錯誤發生之前，代碼的執行并沒有被破壞。

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當然，您也可以通過右鍵單擊并選擇“禁用斷點”來臨時禁用一個斷點。

調試配置文件

調試配置在調試會話期間驅動 VS 代碼的行為。配置在 launch.json 文件中定義，該文件存儲在。我們工作區的 vscode 文件夾。要訪問 JSON 文件，我們可以在 VS Code 中首次打開調試窗口時單擊“ create a launch.JSON file” ，或者只需單擊用于啟動調試會話的綠色播放按鈕旁邊的“ gear”圖標。

使用配置文件我們可以做什么？設置環境變量是一個經常派上用場的例子。假設我們的代碼是使用某個調度程序部署和運行的，例如，Airflow (遠不止這些，但是現在我們假設這樣的簡化是可以接受的)。然后，我們使用一組 env 變量來控制腳本的行為。例如，在 ETL 腳本中，我們可以使用 env 變量來控制是否擴展特性。

當我們嘗試在本地調試代碼時，我們的系統中不會有那些 env 變量，因為它們是由氣流處理的。因此，一種選擇是在全球范圍內增加這些措施，但這可能導致以后出現混亂。或者，我們可以使用 launch.json 配置文件為調試環境提供一組 env 變量。

為此，我們按下“ gear”圖標來打開文件，并通過添加第10行的內容來修改它。

{
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"name": "Python: Current File",
"type": "python",
"request": "launch",
"program": "${file}",
"console": "integratedTerminal",
"env": {"RUN_TYPE": "prod"},
}
]
}

當我們運行下一個調試會話時，我們可以直接訪問 RUN _ type env 變量。

結語

在本文中展示了如何快速使用 VS Code 來調試 Python 腳本。使用本文中提到的幾種技術，您可以快速縮小潛在錯誤的來源，并在交互式調試控制臺中嘗試不同的修復方法。

如果你沒有在工作中遇到過調試腳本，學會這種技能是非常重要的。雖然本文是特定于 VS Code 的，但大多數 ide (例如 PyCharm)都提供了類似的功能集。

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