
作者:某某白米飯
來(lái)源:Python 技術(shù)
在寫(xiě)算法的時(shí)候,總是要每行每個(gè)變量一個(gè)個(gè)的 debug,有時(shí)候還要多寫(xiě)幾個(gè) print,一道算法題要花好長(zhǎng)時(shí)間才能理解。pysnooper 模塊可以把在運(yùn)行中變量值都給打印出來(lái)。
pip3 install pysnooper
下面是道簡(jiǎn)單的力扣算法題作為一個(gè)簡(jiǎn)單的例子
import pysnooper @pysnooper.snoop() def longestCommonPrefix(strs): res = '' for i in zip(*strs):
print(i) if len(set(i)) == 1:
res += i[0] else break return res if __name__ == 'main':
longestCommonPrefix(["flower","flow","flight"])
結(jié)果:
3:38:25.863579 call 4 def longestCommonPrefix(strs): 23:38:25.864474 line 5 res = '' New var:....... res = '' 23:38:25.864474 line 6 for i in zip(*strs): New var:....... i = ('f', 'f', 'f') 23:38:25.865479 line 7 print(i)
('f', 'f', 'f') 23:38:25.866471 line 8 if len(set(i))==1: 23:38:25.866471 line 9 res+=i[0]
Modified var:.. res = 'f' 23:38:25.866471 line 6 for i in zip(*strs):
Modified var:.. i = ('l', 'l', 'l') 23:38:25.866471 line 7 print(i)
('l', 'l', 'l') 23:38:25.867468 line 8 if len(set(i))==1: 23:38:25.867468 line 9 res+=i[0]
Modified var:.. res = 'fl' 23:38:25.868476 line 6 for i in zip(*strs):
Modified var:.. i = ('o', 'o', 'i') 23:38:25.868476 line 7 print(i)
('o', 'o', 'i') 23:38:25.869463 line 8 if len(set(i))==1: 23:38:25.869463 line 11 break 23:38:25.869463 line 12 return res 23:38:25.869463 return 12 return res Return value:.. 'fl' Elapsed time: 00:00:00.008201
我們可以看到 pysnooper 把整個(gè)執(zhí)行程序都記錄了下來(lái),其中包括行號(hào), 行內(nèi)容,變量的結(jié)果等情況,我們很容易的就看懂了這個(gè)算法的真實(shí)情況。并且不需要再使用 debug 和 print 調(diào)試代碼。很是省時(shí)省力,只需要在方法上面加一行 @pysnooper.snoop()。
pysnooper 包含了多個(gè)參數(shù),一起來(lái)看看吧
output 默認(rèn)輸出到控制臺(tái),設(shè)置后輸出到文件,在服務(wù)器中運(yùn)行的時(shí)候,特定的時(shí)間出現(xiàn)代碼問(wèn)題就很容易定位錯(cuò)誤了,不然容易抓瞎。小編在實(shí)際中已經(jīng)被這種問(wèn)題困擾了好幾次,每次都掉好多頭發(fā)。
@pysnooper.snoop('D:pysnooper.log') def longestCommonPrefix(strs):
示例結(jié)果:
watch 用來(lái)設(shè)置跟蹤的非局部變量,watch_explode 表示設(shè)置的變量都不監(jiān)控,只監(jiān)控沒(méi)設(shè)置的變量,正好和 watch 相反。
index = 1 @pysnooper.snoop(watch=('index')) def longestCommonPrefix(strs):
示例結(jié)果
沒(méi)有加 watch 參數(shù)
Starting var:.. strs = ['flower', 'flow', 'flight'] 00:12:33.715367 call 5 def longestCommonPrefix(strs):
00:12:33.717324 line 7 res = '' New var:....... res = ''
加了watch 參數(shù),就會(huì)有一個(gè) Starting var:.. index
Starting var:.. strs = ['flower', 'flow', 'flight']
Starting var:.. index = 1 00:10:35.151036 call 5 def longestCommonPrefix(strs):
00:10:35.151288 line 7 res = '' New var:....... res = ''
depth 監(jiān)控函數(shù)的深度
@pysnooper.snoop(depth=2) def longestCommonPrefix(strs): otherMethod()
示例結(jié)果
Starting var:.. strs = ['flower', 'flow', 'flight'] 00:20:54.059803 call 5 def longestCommonPrefix(strs): 00:20:54.059803 line 6 otherMethod() 00:20:54.060785 call 16 def otherMethod(): 00:20:54.060785 line 17 x = 1 New var:....... x = 1 00:20:54.060785 line 18 x = x + 1 Modified var:.. x = 2 00:20:54.060785 return 18 x = x + 1 Return value:.. None 00:20:54.061782 line 7 res = ''
監(jiān)控的結(jié)果顯示,當(dāng)監(jiān)控到調(diào)用的函數(shù)的時(shí)候,記錄上會(huì)加上縮進(jìn),并將它的局部變量和返回值打印處理。
prefix 輸出內(nèi)容的前綴
@pysnooper.snoop(prefix='-------------') def longestCommonPrefix(strs):
示例結(jié)果
-------------Starting var:.. strs = ['flower', 'flow', 'flight']
-------------00:39:13.986741 call 5 def longestCommonPrefix(strs): -------------00:39:13.987218 line 6 res = ''
relative_time 代碼運(yùn)行的時(shí)間
@pysnooper.snoop(relative_time=True) def longestCommonPrefix(strs):
示例結(jié)果
Starting var:.. strs = ['flower', 'flow', 'flight'] 00:00:00.000000 call 5 def longestCommonPrefix(strs):
00:00:00.001998 line 6 res = '' New var:....... res = '' 00:00:00.001998 line 7 for i in zip(*strs):
max_variable_length 輸出的變量和異常的最大長(zhǎng)度,默認(rèn)是 100 個(gè)字符,超過(guò) 100 個(gè)字符就會(huì)被截?cái)?,可以設(shè)置為 max_variable_length=None 不截?cái)噍敵?/span>
@pysnooper.snoop(max_variable_length=5) def longestCommonPrefix(strs):
示例結(jié)果
Starting var:.. strs = [...]
00:56:44.343639 call 5 def longestCommonPrefix(strs): 00:56:44.344696 line 6 res = '' New var:....... res = '' 00:56:44.344696 line 7 for i in zip(*strs): New var:....... i = (...)
本文介紹了怎么使用 pysnooper 工具,pysnooper 不僅可以少一些 debug 和 print,更能幫助理解算法題。
數(shù)據(jù)分析咨詢(xún)請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢(xún)效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話(huà)題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類(lèi)型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專(zhuān)業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專(zhuān)業(yè)操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶(hù)體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷(xiāo)案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類(lèi)分析作為 “無(wú)監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10