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第4章 选择易懂的名称
4.1 命名风格
4.2 PEP 8 的命名风格
4.3 适当的名称长度
4.3.1 太短的名称
4.3.2 太长的名称
4.4 起易于搜索的名称
4.5 避免笑话、双关语和需要文化背景才能理解的词汇
4.6 不要覆盖内置名称
4.7 史上最差的变量名
第5章 揪出代码的坏味道
5.1 重复的代码
5.2 魔数
5.3 注释掉的代码和死代码
5.4 打印调试
5.5 带有数字后缀的变量
5.6 本该是函数或者模块的类
5.7 嵌套列表解析式
5.8 空的except块和糟糕的错误信息
5.9 代码坏味道的谬误
5.9.1 谬误:函数应该仅在末尾处有一个return语句
5.9.2 谬误:函数最多只能有一个try语句
5.9.3 谬误:使用flag参数不好
5.9.4 谬误:全局变量不好
5.9.5 谬误:注释是不必要的
第6章 编写Python 风格的代码
6.1 Python 之禅
6.2 学着喜欢强制缩进
6.3 使用timeit模块衡量性能
6.4 常被误用的语法
6.4.1 使用enumerate()而不是range()
6.4.2 使用with 语句代替open()和close()
6.4.3 用is 跟None 做比较而不用==
6.5 格式化字符串
6.5.1 如果字符串有很多反斜杠,请使用原始字符串
6.5.2 使用f-string 格式化字符串
6.6 制作列表的浅副本
6.7 以Python 风格使用字典
6.7.1 在字典中使用get()和setdefault()
6.7.2 使用collections.defaultdict()设置默认值
6.7.3 使用字典代替switch 语句
6.8 条件表达式:Python“丑陋”的三元运算符
6.9 处理变量的值
6.9.1 链式赋值和比较运算符
6.9.2 验证变量是否为多个值中的一个
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Python编程轻松进阶(二)
小册名称:Python编程轻松进阶(二)
### 5.4 打印调试:Python编程中的艺术与科学 在Python编程的广阔天地里,调试是每位开发者必经的修炼之路。无论是初出茅庐的新手,还是经验丰富的老手,面对复杂的代码逻辑和难以预料的运行时错误时,都需要一套高效、直观的调试策略。其中,“打印调试”(Print Debugging)作为一种古老而强大的技术,以其简单直接的特点,在快速定位问题、理解程序执行流程方面发挥着不可替代的作用。本章将深入探讨打印调试的艺术与科学,帮助读者在Python编程进阶之路上更加游刃有余。 #### 5.4.1 打印调试的基本概念 打印调试,顾名思义,就是通过在代码中插入`print()`语句来输出变量的值、程序的执行状态或关键信息,从而帮助开发者理解程序的行为,定位并解决问题。这种方法虽然原始,但因其无需额外工具、易于上手的特点,成为许多开发者首选的调试手段。 #### 5.4.2 何时使用打印调试 - **快速定位问题**:当程序出现错误,但错误提示不够明确时,通过打印关键变量的值,可以迅速缩小问题范围。 - **理解程序流程**:对于复杂的逻辑流程,通过打印关键步骤的执行结果,可以直观地看到程序的执行路径,有助于理解程序的整体结构。 - **性能分析**:虽然专业的性能分析工具更为强大,但在某些情况下,通过打印时间戳或计数器,可以初步评估代码的性能瓶颈。 - **教学演示**:在教授编程或分享代码时,打印调试可以帮助听众或读者更好地理解代码的执行过程。 #### 5.4.3 打印调试的最佳实践 ##### 1. **明确打印信息** - **变量名与值**:在打印时,尽量包含变量的名称和当前的值,这样即使打印信息很多,也能快速找到对应的数据。 - **时间戳**:对于需要分析时间顺序的场景,加入时间戳可以帮助理解事件发生的先后顺序。 - **逻辑标记**:在打印信息中加入逻辑标记(如“开始”、“结束”、“错误”等),以便快速识别打印信息的类型。 ##### 2. **控制打印级别** - **分级打印**:根据调试的需要,设计不同的打印级别(如DEBUG、INFO、WARNING、ERROR),并在代码中灵活使用。 - **条件打印**:通过条件语句控制打印信息的输出,避免在生产环境中输出过多的调试信息。 ##### 3. **格式化输出** - **字符串格式化**:利用Python的字符串格式化功能(如`%`操作符、`str.format()`方法、f-string等),使打印信息更加清晰易读。 - **结构化数据**:对于字典、列表等复杂数据结构,可以使用`pprint`模块或JSON格式进行打印,以便更好地查看结构。 ##### 4. **日志记录** - **引入日志系统**:虽然打印调试简单快捷,但在大型项目中,使用专业的日志记录库(如Python的`logging`模块)更为合适。日志系统提供了更丰富的功能,如日志级别、日志轮转、远程日志等。 - **逐步迁移**:在项目开发初期,可以使用打印调试快速定位问题;随着项目的成熟,应逐步将打印语句替换为日志记录语句。 ##### 5. **清理打印语句** - **注释或删除**:在问题解决后,应及时清理或注释掉不再需要的打印语句,避免它们对后续的开发和维护造成干扰。 - **版本控制**:利用版本控制系统(如Git)的特性,可以方便地追踪和回滚打印语句的修改。 #### 5.4.4 打印调试的局限性 尽管打印调试具有诸多优点,但它也存在一些局限性: - **性能影响**:过多的打印操作可能会影响程序的性能,尤其是在性能敏感的应用中。 - **难以追踪复杂问题**:对于涉及多线程、异步编程等复杂场景的问题,单纯的打印调试可能难以全面反映程序的执行状态。 - **信息过载**:在大型项目中,如果打印信息过多且未经整理,可能会导致信息过载,反而增加了定位问题的难度。 #### 5.4.5 实战案例分析 假设你正在开发一个Web应用,该应用在处理用户请求时出现了偶发的500内部服务器错误。为了定位问题,你可以采取以下步骤进行打印调试: 1. **确定打印点**:在请求处理流程的关键节点(如接收请求、处理业务逻辑、返回响应)插入打印语句,输出关键变量的值和当前的时间戳。 2. **分析打印信息**:根据打印出的信息,观察请求处理过程中变量的变化,以及是否有异常值或异常行为出现。 3. **缩小问题范围**:通过逐步排除法,逐步缩小问题可能发生的范围,直到定位到具体的代码行或逻辑块。 4. **修复问题**:根据定位到的问题,进行相应的代码修改或逻辑调整。 5. **验证修复**:修改后,再次通过打印调试验证问题是否已解决,确保没有引入新的问题。 #### 结语 打印调试作为Python编程中一种基础而强大的调试手段,其重要性不言而喻。通过掌握打印调试的最佳实践,并结合其他调试工具和技术,你将能够更加高效地解决编程中遇到的问题,推动项目顺利进行。记住,无论技术如何发展,打印调试始终是每位开发者不可或缺的技能之一。
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