不管是之前搞 acm 用 c/c++ 写算法还是后来用 Python 写代码，我发现在程序出现问题的时候，大多数人习惯性的用 print 函数打印变量值这种方法来试图找出问题的症结所在，这种查找问题的方式低效到让人只想删掉代码重新去写。我记得一些人问我问题的时候，我不止一次的推荐过让他们用单步调试去找代码中存在的问题，但是更多收获的是「什么是单步调试」这种疑问，其实单步调试就是，自己去 Google 好么？
现在很多的编辑器其实都带着「调试程序」的功能，比如写 c/c++ 的 codeblocks，写 Python 的 pycharm，这种图形界面的使用和显示都相当友好，简单方便易学，这个不是我这篇文章要讲的重点。今天主要是想给大家介绍一下 「Python调试器」，快速定位各种疑难杂症。
调试（Debug）阶段有时是相当具有挑战性及耗时的，Python的一些基本功能可以帮助我们快速调试。除了我们常用的Pycharm，还有哪些不错的工具呢？
Python提供类似于C++ gdb的调试工具pdb，我们可以在Linux下使用pdb在命令行下进行Python程序的调试。 官方参考网站： Python2： https://docs.python.org/2/library/pdb.html Python3： https://docs.python.org/3/library/pdb.html
调试是软件开发过程中不可或缺的一环，而GDB（GNU调试器）作为一款功能强大的调试工具，在开发者中得到广泛应用。除了传统的命令行调试功能外，GDB还提供了Python的GDB库，允许开发者使用Python语言扩展和增强调试的能力。本文将介绍如何在GDB中使用Python的GDB库，展示其强大的调试功能和用例。
Python 3.7增添了众多新的类，可用于数据处理、针对脚本编译和垃圾收集的优化以及更快的异步I/O。
http://blog.csdn.net/duankaifei/article/details/41898641
在前面几个章节，我们逐渐为 Vim 配置了语法高亮、代码的跳转和自动补全功能。现在的 Vim 已经可以作为代码编辑器来使用了。但是想将它作为日常发开的主力编辑器来用还需要很长一段路要走，其中一个就是要为它配置代码的一键编译与运行功能。这里我们仍然以 C 和 Python 为例。一个是需要编译运行的一个是直接就可以运行的，这两个语言应该能代表大多数语言的情况。
PyCharm是一款非常好用的Python集成开发环境，它可以帮助我们更加高效地编写Python程序。在PyCharm中，我们可以快速地创建Python项目，并且可以使用丰富的代码编辑功能来编写代码。此外，PyCharm还提供了很多有用的工具来帮助我们进行调试、测试和部署Python程序。
调试：所谓调试，就是要看到程序运行的过程，且需要知道自己在程序中写的所有的变量的值的变化。
http://www.cnblogs.com/tsingke/p/7392800.html
Python是一种广泛使用的编程语言，以其简洁和可读性著称。在开发和调试过程中，遇到错误和问题是不可避免的。Python为此提供了一个强大的调试工具——Pdb（Python Debugger）。Pdb是Python标准库中自带的调试器，可以帮助开发者跟踪代码执行、查看变量值、设置断点等功能。本文将详细介绍Pdb的使用方法，并结合实例展示其强大的调试能力。
不管用什么语言在编写程序的时候，总会出现形形色色的 bug，由于程序员经常被玩坏，各种属于程序员的“俚语”也被大众熟知，出现了 bug 估计连我隔壁老王的三姨妈的四表舅的远房表姐的邻居的同学的妹夫的外婆的还在喝奶的侄女都知道要 debug，问题是 debug 说的容易，如何“de”，估计很多人还是一脑门儿
由于没有办法检测和解决你的代码bug，Debug的步骤很快就会变得令人沮丧。值得庆幸的是，现在有很多工具可以帮助我们严格而详细地调试你的Python代码。
编程里面的编辑器就像是武林大会里面的高手，每一年都有新秀，黑马出现！比如有练习霸道的天罡之气的榜首Pycharm，力量雄厚霸道战斗力极强，但是对斗气消耗很大，占内存大而且启动速度有点慢！还有练习灵巧的剑法的Sublime小妹，身形婀娜多姿，长的漂亮，修炼风属性，启动速度极快，但是力量不足！
昨天我们分享了一些面试算法工程师需要的一些东西，那么我们今天正式开始学习Python的路程，首先我们肯定是要安装环境的。废话不多说我们直接开始！！！
Python 是一种简单易学、功能强大的编程语言，广泛应用于各种领域，包括网络编程、数据分析、人工智能等。然而，在开发过程中，我们经常会遇到需要远程调试和性能优化的情况。本文将介绍如何利用远程调试工具和性能优化技巧来提高 Python 应用程序的效率和性能。
在Visual Studio Code（简称VSCode）中进行开发时，经常需要使用到调试（Debug）功能。然而，有时候会发现，当尝试调试程序时，程序的运行路径与预期不符。这通常会导致程序无法正确读取文件或访问资源，从而影响调试过程。为了解决这个问题，可以在launch.json文件中配置CWD参数，以确保Debug和运行路径一致。
近日，谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」，一个用于自动微分的源到源 Python 库；它通过 Python 函数 f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度；本文还扼要概述了 Tangent API，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。 Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库，用于自动微分。和目前已有的机器学习库不同，Tangent 是一个源到源（source-to-source）
0.1 本系列教程说明 本系列教程，采用的大纲母本为《Understanding Network Hacks Attack and Defense with Python》一书，为了解决很多同学对英文书的恐惧，解决看书之后实战过程中遇到的问题而作。由于原书很多地方过于简略，笔者根据实际测试情况和最新的技术发展对内容做了大量的变更，当然最重要的是个人偏好。教程同时提供图文和视频教程两种方式，供不同喜好的同学选择。 0.2 前言 在上一节，Python黑帽编程1.1虚拟机安装和配置 Kali Linux 2
用VSCode编程是需要依赖扩展的。写python需要安装python的扩展，写C++需要安装C++的扩展。刚打开编辑器的时候，它一般会推荐一些扩展，你如果什么都不知道，可以先安装官方推荐的这些扩展：
python: 3.6 pycharm: 4.5.5 scrapy: 1.3.2
Python是一种流行的高级编程语言，它的设计哲学是“明确优于隐晦”。Python具有简单易学、语法清晰、动态类型、解释型、面向对象等特性，使得Python成为一种开发速度快、可读性高、易于维护的语言。Python的应用领域非常广泛，包括Web开发、数据分析、人工智能、机器学习、网络爬虫、自动化脚本等。此外，Python也是一种跨平台语言，可以在Windows、Mac、Linux等各种操作系统上运行。
MATLAB直接可以查看变量信息，可以很方便的进行调试，C++/C语言定义变量时指定变量的类型。而python是脚本语言只有在运行时才知道。因此查看python变量必须在debug模式下才可以。
本教程旨在引导您完成创建，运行和调试一个简单的Python项目，使用PyCharm一步一步 - Python的IDE有一整套完整的生产性的开发工具。
性能有巨大的提升是Python 3.11的一个重要的改进，除此以外Python 3.11还有增加了许多新的特性。在本文中我们将介绍Python 3.11新特性，通过代码示例演示这些技巧如何提高生产力并优化代码。
TensorFlow调试器是TensorFlow专门的调试器。它提供运行的TensorFlow的图其内部的结构和状态的可见性。从这种可见性中获得的洞察力有利于调试各种模型在训练和推断中出现的错误。 这个教程将展现tfdbg的命令行界面的功能，并聚焦于如何调试在TensorFLow的模型开发中经常发生的一种错误：错误数值（nan和inf）导致的训练失败。 为了观察这个问题，在没有调试器的情况下，运行下列代码： python -mtensorflow.python.debug.examples.debug_mn
在Python开发中经常会碰到一些棘手的环境问题，例如：如果开发环境是windows，那么在开发ansible模块的时候，而ansible模块又一般都是安装在linux系统，这时候在windows开发就不好处理了。
选自Google Research Blog 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」，一个用于自动微分的源到源 Python 库；它通过 Python 函数 f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度；本文还扼要概述了 Tangent API，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。 Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库，用于自动微分。和目前已有
PyCharm Pro是由JetBrains公司推出的一款针对Python开发的跨平台集成开发环境（IDE）。它为Python开发者提供了一整套强大的工具来编写、测试和调试Python代码，从而帮助开发者大幅提高开发效率。在本篇文章中，我们将对PyCharm Pro 2023 for Mac进行详细介绍。
PythonIDE工具是每个Python工程师必须使用的开发工具，选择正确的编辑器对Python编程效率的影响是非常大的，因此选择合适的Python开发工具十分重要，以下是通过长期实践发掘的好用的Python IDE，它们功能丰富，性能先进，能够帮助开发人员快速的进行应用程序开发。
当你在搜索引擎（如百度）或者各种问答社区（如知乎）搜索『学习Python 最好的 IDE/编辑器是哪个？』的时候
PyCharm是一款专业的Python开发工具，可以提供高效的开发环境和丰富的工具，广泛应用在各种Python应用程序和项目中。本文将对PyCharm软件的主要功能和使用进行探讨。首先，介绍了PyCharm软件的背景和概述；其次，详细说明了PyCharm软件的主要功能，包括代码编辑、调试、测试等；最后，通过实例阐述了PyCharm软件在实际应用中的作用。
在程序员圈子里，Visual Studio Code（以下简称 VSCode）可以说是目前最火的代码编辑器之一了。
在程序员圈子里，Visual Studio Code（以下简称VSCode）可以说是目前最火的代码编辑器之一了。
Python 是一种广泛使用的编程语言，以其简单、多功能和庞大的开发人员社区而闻名。这个社区不断创建新的库和工具，以提高Python编程的效率和便利性。选择正确的环境来编写和调试 Python 代码可能具有挑战性，但 PyCharm 是一个很好的选择，从其他选项中脱颖而出。
在调试视觉代码时, 基本就是和多维数组打交道, 多维数组有很多的属性，打印起来比较麻烦。 boxx.loga 可以一次性展现出一个数组的大多数属性。
（2）已经创建了一个python工程并且添加了内容，具体参考： Getting Started tutorial
就在刚刚（2020年2月10日），Python之父Guido van Rossum在其个人Blog中发布了他对CPython学习的帮助教程。下面让我们一睹为快吧！
今天，要和大家介绍Python程序员在2021年最不应该错过的顶级VS Code扩展：
变量的运用，是编程中最基础也是最关键的一个环节。有些问题，只要运用好变量，就可以解决大问题，这就像利用未知数解数学题一样。
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