京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:某某白米饭
来源:Python 技术
在写算法的时候,总是要每行每个变量一个个的 debug,有时候还要多写几个 print,一道算法题要花好长时间才能理解。pysnooper 模块可以把在运行中变量值都给打印出来。
pip3 install pysnooper
下面是道简单的力扣算法题作为一个简单的例子
import pysnooper
@pysnooper.snoop()
def longestCommonPrefix(strs):
res = ''
for i in zip(*strs):
print(i)
if len(set(i)) == 1:
res += i[0]
else
break
return res
if __name__ == 'main':
longestCommonPrefix(["flower","flow","flight"])
结果:
3:38:25.863579 call 4 def longestCommonPrefix(strs):
23:38:25.864474 line 5 res = ''
New var:....... res = ''
23:38:25.864474 line 6 for i in zip(*strs):
New var:....... i = ('f', 'f', 'f')
23:38:25.865479 line 7 print(i)
('f', 'f', 'f')
23:38:25.866471 line 8 if len(set(i))==1:
23:38:25.866471 line 9 res+=i[0]
Modified var:.. res = 'f'
23:38:25.866471 line 6 for i in zip(*strs):
Modified var:.. i = ('l', 'l', 'l')
23:38:25.866471 line 7 print(i)
('l', 'l', 'l')
23:38:25.867468 line 8 if len(set(i))==1:
23:38:25.867468 line 9 res+=i[0]
Modified var:.. res = 'fl'
23:38:25.868476 line 6 for i in zip(*strs):
Modified var:.. i = ('o', 'o', 'i')
23:38:25.868476 line 7 print(i)
('o', 'o', 'i')
23:38:25.869463 line 8 if len(set(i))==1:
23:38:25.869463 line 11 break
23:38:25.869463 line 12 return res
23:38:25.869463 return 12 return res
Return value:.. 'fl'
Elapsed time: 00:00:00.008201
我们可以看到 pysnooper 把整个执行程序都记录了下来,其中包括行号, 行内容,变量的结果等情况,我们很容易的就看懂了这个算法的真实情况。并且不需要再使用 debug 和 print 调试代码。很是省时省力,只需要在方法上面加一行 @pysnooper.snoop()。
pysnooper 包含了多个参数,一起来看看吧
output 默认输出到控制台,设置后输出到文件,在服务器中运行的时候,特定的时间出现代码问题就很容易定位错误了,不然容易抓瞎。小编在实际中已经被这种问题困扰了好几次,每次都掉好多头发。
@pysnooper.snoop('D:pysnooper.log')
def longestCommonPrefix(strs):
示例结果:
watch 用来设置跟踪的非局部变量,watch_explode 表示设置的变量都不监控,只监控没设置的变量,正好和 watch 相反。
index = 1
@pysnooper.snoop(watch=('index'))
def longestCommonPrefix(strs):
示例结果
没有加 watch 参数
Starting var:.. strs = ['flower', 'flow', 'flight'] 00:12:33.715367 call 5 def longestCommonPrefix(strs): 00:12:33.717324 line 7 res = '' New var:....... res = ''
加了watch 参数,就会有一个 Starting var:.. index
Starting var:.. strs = ['flower', 'flow', 'flight'] Starting var:.. index = 1 00:10:35.151036 call 5 def longestCommonPrefix(strs): 00:10:35.151288 line 7 res = '' New var:....... res = ''
depth 监控函数的深度
@pysnooper.snoop(depth=2)
def longestCommonPrefix(strs):
otherMethod()
示例结果
Starting var:.. strs = ['flower', 'flow', 'flight']
00:20:54.059803 call 5 def longestCommonPrefix(strs):
00:20:54.059803 line 6 otherMethod()
00:20:54.060785 call 16 def otherMethod():
00:20:54.060785 line 17 x = 1
New var:....... x = 1
00:20:54.060785 line 18 x = x + 1
Modified var:.. x = 2
00:20:54.060785 return 18 x = x + 1
Return value:.. None
00:20:54.061782 line 7 res = ''
监控的结果显示,当监控到调用的函数的时候,记录上会加上缩进,并将它的局部变量和返回值打印处理。
prefix 输出内容的前缀
@pysnooper.snoop(prefix='-------------') def longestCommonPrefix(strs):
示例结果
-------------Starting var:.. strs = ['flower', 'flow', 'flight'] -------------00:39:13.986741 call 5 def longestCommonPrefix(strs): -------------00:39:13.987218 line 6 res = ''
relative_time 代码运行的时间
@pysnooper.snoop(relative_time=True) def longestCommonPrefix(strs):
示例结果
Starting var:.. strs = ['flower', 'flow', 'flight'] 00:00:00.000000 call 5 def longestCommonPrefix(strs): 00:00:00.001998 line 6 res = '' New var:....... res = '' 00:00:00.001998 line 7 for i in zip(*strs):
max_variable_length 输出的变量和异常的最大长度,默认是 100 个字符,超过 100 个字符就会被截断,可以设置为 max_variable_length=None 不截断输出
@pysnooper.snoop(max_variable_length=5) def longestCommonPrefix(strs):
示例结果
Starting var:.. strs = [...] 00:56:44.343639 call 5 def longestCommonPrefix(strs): 00:56:44.344696 line 6 res = '' New var:....... res = '' 00:56:44.344696 line 7 for i in zip(*strs): New var:....... i = (...)
本文介绍了怎么使用 pysnooper 工具,pysnooper 不仅可以少一些 debug 和 print,更能帮助理解算法题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12