Birdseye – 极其强大的 Python 调试工具

这是「进击的Coder」的第 407 篇技术分享
作者:Ckend
来源:Python实用宝典


Birdseye 是一个 Python 调试器,它在函数调用中记录表达式的值,并让你在函数**退出**后轻松查看它们,例如:

Birdseye - 极其强大的 Python 调试工具无论你如何运行或编辑代码,都可以使用 Birdseye。只需要你安装好依赖:


pip install birdseye


并在代码函数上方添加  @eye  装饰器(如上动图所示),即可根据需要运行函数,并在浏览器中查看结果。

它还可以与一些常用工具集成在一起,如 Pycharm 和 Vscode,以提供更流畅的体验,后续我们会介绍如何将其与这些工具结合使用。

它不仅仅能够单步执行,还能在循环迭代中来回移动,并查看所选表达式的值如何变化:

Birdseye - 极其强大的 Python 调试工具


通过 birdseye 你能很容易地知道哪些表达式引发了异常:

Birdseye - 极其强大的 Python 调试工具


你也能够展开具体的数据结构和对象以查看其内容:

Birdseye - 极其强大的 Python 调试工具


调用会按功能组织(文件组织)并进行时间排序进行显示,让你一目了然地看到发生了什么:

Birdseye - 极其强大的 Python 调试工具


1.快速上手



首先,使用 pip 安装 birdseye :

pip install birdseye


然后,对需要进行调试的函数使用eye装饰器:

from birdseye import eye

@eye
def foo():


在你调用该函数完成后,在终端运行命令打开Birdseye的Web服务:

python -m birdseye


Birdseye - 极其强大的 Python 调试工具

在浏览器打开 http://localhost:7777 就能看到需要调试的函数执行流程了。点击下图的按钮即可跳转到最新的函数调用。

Birdseye - 极其强大的 Python 调试工具


2.在Pycharm中集成调试



在 Pycharm 的 Settings 中,点击 Plugins 插件市场搜索 birdseye 点击 install 安装。

Birdseye - 极其强大的 Python 调试工具


安装完成后重启Pycharm,就可以在 Pycharm 中使用 birdseye了:


Birdseye - 极其强大的 Python 调试工具

Birdseye - 极其强大的 Python 调试工具

Birdseye - 极其强大的 Python 调试工具


默认情况下,该插件还可以为你自动运行Birdseye服务器,因此就不需要输入 python -m birdseye 那行命令了。

3.在VSCode中集成调试



在VSCode中继承调试Birdseye也非常方便,点击左侧的扩展商店,在弹出框中输入搜索 birdseye,并点击 install 安装:

Birdseye - 极其强大的 Python 调试工具

安装完成后,点击 F1 输入Birdseye,就能显示调试界面:

Birdseye - 极其强大的 Python 调试工具

Birdseye - 极其强大的 Python 调试工具


如果无法正常显示右侧调试界面,并提示未安装birdseye,但实际上你已经安装成功了,这一般是路径错误导致的,请在扩展设置中手动更改python路径为你安装了Birdseye的Python。


Birdseye - 极其强大的 Python 调试工具



4.美中不足



Birdseye 是一个非常强大的调试工具,但我认为这还是有缺点可以改善的:

1.为了防止堆栈过大,每个迭代它最多只保留6个(前三、末三)元素:


Birdseye - 极其强大的 Python 调试工具

因此如果你想看一些特殊元素值的执行情况,它可能不会如你所愿。

不过,不需要担心某些分支你调试不到,因为 birdseye 有个保险机制:如果一个表达式仅在某种特定情况下会被执行,那么执行时的元素也会被加入到可调试元素中

2.由于需要记录堆栈,程序会大大减慢速度,因此它绝对不适合上到生产环境。

3.每个函数调用,Birdseye 都需要收集许多数据,对于某些极其复杂的函数调用,可能会引发内存问题。

如果你不担心这三个缺点,而且希望能快速方便地看到函数中不同分支的执行情况,那么 Birdseye 就是你的不二之选。

Birdseye - 极其强大的 Python 调试工具

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原文始发于微信公众号(进击的Coder):Birdseye - 极其强大的 Python 调试工具

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来源:随风的博客
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