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python 是咋debug的( 二 )

该函数返回的日志如下，我们可以看到在调用 number_to_bits 函数时，赋予参数 number 的初始值为 6。然后，PySnooper 就还是对着源代码一行行分析了。
python 是咋debug的

如上分析所示，函数每创建一个新变量，那么这个变量的值、这个变量的变化都会展示出来。而且 PySnooper 还将循环展开，因此变化的细节更加明确。最终 6 的二进制版本应该是 ，它的变化过程也展示在 bits 变量中。
现在通过这些详细信息，PySnooper 再也不用担心我们用 print 函数强行 deBug 了。
PySnooper 详细特征如果标准错误输出难以获得，或者太长了，那么可以将输出定位到本地文件：
@pysnooper.snoop(\u0026#39;/my/log/file.log\u0026#39;)查看一些非本地变量的值：
@pysnooper.snoop(variables=(\u0026#39;foo.bar\u0026#39;, \u0026#39;self.whatever\u0026#39;))展示我们函数中调用函数的 snoop 行：
@pysnooper.snoop(depth=2)将所有 snoop 行以某个前缀开始，更容易定位和找到：
@pysnooper.snoop(prefix=\u0026#39;ZZZ \u0026#39;)演示 PySnooper下面我们最开始尝试使用 PySnooper 获取 TensorFlow 的信息，如果它能获取各种张量信息，那可就太强大了。
首先使用 pip 安装包：
pip install pysnooper果然，TensorFlow 这种静态图并不能很好地获取信息，读者也可尝试一下。后面我们试了试 NumPy，希望能获取整个计算流的信息。如下代码所示，我们创建了两个数组变量，并且 2×2 的矩阵会连乘多次，如果能追踪到这种连乘，那就比较好处理错误。
import pysnooperimport numpy as np@pysnooper.snoop()def multi_matmul(times): x = np.random.rand(2, 2) w = np.random.rand(2, 2) for i in range(times): x = np.matmul(x, w) return xmulti_matmul(3)对于 NumPy，该工具确实能追踪所有可疑变量的变化过程。当然在实际运算中，矩阵乘法的维度会非常大，我们可以直接追踪形状（Shape），而不是具体的值。
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