如何高效地调试 py 程序？

[JYLu]

实现一些数值计算的算法，主要的精力都集中在把算法中的数学语言转化成编程代码了。代码质量就不高。常会出现很多小错误。py 没有编译，找错只能靠不断运行发现，但是这样一次只能改一个 bug 。每次调试都要比写下程序本身花数倍的时间，对精力是极大的损耗。
还有除了使用 print()语句，有没有什么好的调试技巧，可以使得调试更高效？

[flyaway]

https://docs.python.org/3/library/pdb.html

[Yourshell]

除了 print 还可以使用 logging

[MaxLv]

pycharm debug 好使

[vone]

用 jupyter notebook ？

https://zhuanlan.zhihu.com/p/378378346

[siluni]

用 pytest 写单元测试吧

[kmyq]

pycharm 直接调试就挺好使的啊

[joApioVVx4M4X6Rf]

没用 Py 搞过复杂的数值计算并且调试，计算应该会有输入和中间结果吧？多在关键点打点 log🉑️吗，有的时候服务很难调试，只能通过看 log 判断哪儿有问题

[arischow]

这跟有没有编译没有直接关系吧

[dantangfan]

https://github.com/NtesEyes/pylane

[yuelang85]

@dantangfan 这个 pylane 相当不错，目测可以在线 debug 生产环境进程

[CamD]

spyder 听说不错

[qq976739120]

之前也做过一些把论文翻译成代码的工作, 尽量一段段写或者抽离成一个个小函数,确认没问题了再写下去. 全部写完整体测然后找中间的 bug,真的很头疼很头疼. 后来就是重写的.

[JYLu]

@arischow 主要是编译的过程可以一次性发现许多结构性的问题，比如类型错误，什么的。现在就是每次测试都要跑一遍，每跑一遍只能发现一个错误，就很折磨。

[Anarchy]

看楼主需求指编译对等工作，那就对应 lint 工具这块做的好不好了，pycharm 应该能满足吧。

[pepesii]

可以尝试下接入一些监控相关的东西, 例如 sentry
可以加入一些 dataclass 或者 pydantic 的验证
尽可能的把函数或者模块抽离的更细粒度一些，确保每个模块级别的东西没有问题，input 和 output 能得到保证

[JYLu]

@siluni 谢谢，我试一试。

[TimePPT]

利用 lint 工具做代码规范检查
利用 mypy 做静态类型检查
利用 radon 做圈复杂度等检查
学会捕获和处理异常
关键步骤打 log

[lookStupiToForce]

pycharm debug mode
打断点或者勾选运行时报错自动中断进入调试都可以，保留你报错时的原发多层环境，方便调试和溯源

[stein42]

用 pycharm 可以实时提示语法错误，再加上类型标注可以避免类型错误。
单元测试可以确保一个函数得到期望的结果。
logging 可以在运行时输出一些信息，比 print 更好用。

[JYLu]

@TimePPT 专业！谢谢。