Поиск ошибок в программе питон

Обновлено: 17.05.2024

В сообществе Python, как и в любой другой группе людей, существует некое коллективное знание. Множество людей прошлось по всем возможным граблям и получило опыт через набитые шишки. Затем через какое-то время, благодаря выступлениям на конференциях, официальным заявлениям, документам, статьям в блогах, код-ревью и личному общению, это знание стало коллективным. Теперь мы просто называем его “хорошими практиками”.

К таким хорошим практикам можно отнести, например, следующие.

Форматировать код по PEP8 — если этого не делать, то другим людям будет намного сложнее понимать ваш код; в плохо оформленном коде сложнее увидеть суть, потому что мозг постоянно отвлекается на не несущие смысловой нагрузки особенности оформления.
Не допускать объявленных, но неиспользуемых переменных/функций/импортов — опять же, это усложняет восприятие кода; читателю потребуется потратить время на то, чтобы осознать, что вот на эту сущность обращать внимания не нужно.
Писать короткие функции — слишком сложные функции с большим количеством ветвлений и циклов тяжело понимать.
Не использовать изменяемый объект в качестве значения аргумента функции по умолчанию — иначе в результате можно получить очень неожиданные эффекты.

Соблюдать (и даже просто помнить) все хорошие практики — не самая простая задача. Зачастую люди плохо справляются с тем, чтобы отсчитывать пробелы и контролировать переменные, и вообще склонны допускать ошибки по невнимательности. Таковы люди, ничего не поделаешь. Машины, наоборот, прекрасно справляются с такими хорошо определёнными задачами, поэтому появились инструменты, которые контролируют следование хорошим практикам.

В компилируемых языках ещё на этапе компиляции программист может получить ~~по щщам~~ первый полезный фидбэк о написанном коде. Компилятор проверит, что код валиден и может быть скомпилирован, а также может выдать предупреждения и рекомендации, как сделать код лучше или читаемее. Т.к. Python является интерпретируемым языком, где этап компиляции как таковой отсутствует, линтеры особенно полезны. На самом деле, это очень важно и круто — узнать, что твой код как минимум является валидным Python-кодом, даже не запуская его.

В этом посте я рассмотрю два самых популярных линтера для Python:

Термин “lint” впервые начал использоваться в таком значении в 1979 году. Так называлась программа для статического анализа кода на C, которая предупреждала об использовании непортабельных на другие архитектуры языковых конструкций. С тех пор “линтерами” называют любые статические анализаторы кода, которые помогают находить распространённые ошибки, делать его однообразным и более читаемым. А названо оно "lint" в честь вот такой штуки:

flake8

flake8 — это утилита-комбайн, которая органично объединяет в себе несколько других анализаторов кода ( pycodestyle , pyflakes и mccabe ), а также имеет огромную экосистему плагинов, которые могут добавить к стандартной поставке ещё кучу различных проверок. На данный момент, это самый популярный линтер для Python-кода. Кроме того, он предельно прост в настройке и использовании.

Установка

flake8 устанавливается, как и любой другой Python-пакет, через pip . Внутри виртуального окружения проекта выполните:

Если вы пользуетесь pipenv , то flake8 нужно устанавливать как dev-зависимость (ведь для работы программы линтер не нужен, он нужен только для разработчика):

Обработка ошибок увеличивает отказоустойчивость кода, защищая его от потенциальных сбоев, которые могут привести к преждевременному завершению работы.

Прежде чем переходить к обсуждению того, почему обработка исключений так важна, и рассматривать встроенные в Python исключения, важно понять, что есть тонкая грань между понятиями ошибки и исключения.

Ошибку нельзя обработать, а исключения Python обрабатываются при выполнении программы. Ошибка может быть синтаксической, но существует и много видов исключений, которые возникают при выполнении и не останавливают программу сразу же. Ошибка может указывать на критические проблемы, которые приложение и не должно перехватывать, а исключения — состояния, которые стоит попробовать перехватить. Ошибки — вид непроверяемых и невозвратимых ошибок, таких как OutOfMemoryError , которые не стоит пытаться обработать.

Обработка исключений делает код более отказоустойчивым и помогает предотвращать потенциальные проблемы, которые могут привести к преждевременной остановке выполнения. Представьте код, который готов к развертыванию, но все равно прекращает работу из-за исключения. Клиент такой не примет, поэтому стоит заранее обработать конкретные исключения, чтобы избежать неразберихи.

Ошибки могут быть разных видов:

Синтаксические
Недостаточно памяти
Ошибки рекурсии
Исключения

Разберем их по очереди.

Синтаксические ошибки (SyntaxError)

Синтаксические ошибки часто называют ошибками разбора. Они возникают, когда интерпретатор обнаруживает синтаксическую проблему в коде.

Рассмотрим на примере.

Стрелка вверху указывает на место, где интерпретатор получил ошибку при попытке исполнения. Знак перед стрелкой указывает на причину проблемы. Для устранения таких фундаментальных ошибок Python будет делать большую часть работы за программиста, выводя название файла и номер строки, где была обнаружена ошибка.

Недостаточно памяти (OutofMemoryError)

Ошибки памяти чаще всего связаны с оперативной памятью компьютера и относятся к структуре данных под названием “Куча” ( heap ). Если есть крупные объекты (или) ссылки на подобные, то с большой долей вероятности возникнет ошибка OutofMemory . Она может появиться по нескольким причинам:

Использование 32-битной архитектуры Python (максимальный объем выделенной памяти невысокий, между 2 и 4 ГБ);
Загрузка файла большого размера;
Запуск модели машинного обучения/глубокого обучения и много другое;

Обработать ошибку памяти можно с помощью обработки исключений — резервного исключения. Оно используется, когда у интерпретатора заканчивается память и он должен немедленно остановить текущее исполнение. В редких случаях Python вызывает OutofMemoryError , позволяя скрипту каким-то образом перехватить самого себя, остановить ошибку памяти и восстановиться.

Но поскольку Python использует архитектуру управления памятью из языка C (функция malloc() ), не факт, что все процессы восстановятся — в некоторых случаях MemoryError приведет к остановке. Следовательно, обрабатывать такие ошибки не рекомендуется, и это не считается хорошей практикой.

Ошибка рекурсии (RecursionError)

Эта ошибка связана со стеком и происходит при вызове функций. Как и предполагает название, ошибка рекурсии возникает, когда внутри друг друга исполняется много методов (один из которых — с бесконечной рекурсией), но это ограничено размером стека.

Все локальные переменные и методы размещаются в стеке. Для каждого вызова метода создается стековый кадр (фрейм), внутрь которого помещаются данные переменной или результат вызова метода. Когда исполнение метода завершается, его элемент удаляется.

Чтобы воспроизвести эту ошибку, определим функцию recursion , которая будет рекурсивной — вызывать сама себя в бесконечном цикле. В результате появится ошибка StackOverflow или ошибка рекурсии, потому что стековый кадр будет заполняться данными метода из каждого вызова, но они не будут освобождаться.

Ошибка отступа (IndentationError)

Эта ошибка похожа по духу на синтаксическую и является ее подвидом. Тем не менее она возникает только в случае проблем с отступами.

Исключения

Даже если синтаксис в инструкции или само выражение верны, они все равно могут вызывать ошибки при исполнении. Исключения Python — это ошибки, обнаруживаемые при исполнении, но не являющиеся критическими. Скоро вы узнаете, как справляться с ними в программах Python. Объект исключения создается при вызове исключения Python. Если скрипт не обрабатывает исключение явно, программа будет остановлена принудительно.

Ошибка типа (TypeError)

Ошибка деления на ноль (ZeroDivisionError)

Оставшаяся часть строки с ошибкой предлагает подробности о причине ошибки на основе ее типа.

Теперь рассмотрим встроенные исключения Python.

Встроенные исключения

Прежде чем переходить к разбору встроенных исключений быстро вспомним 4 основных компонента обработки исключения, как показано на этой схеме.

Try : он запускает блок кода, в котором ожидается ошибка.
Except : здесь определяется тип исключения, который ожидается в блоке try (встроенный или созданный).
Else : если исключений нет, тогда исполняется этот блок (его можно воспринимать как средство для запуска кода в том случае, если ожидается, что часть кода приведет к исключению).
Finally : вне зависимости от того, будет ли исключение или нет, этот блок кода исполняется всегда.

В следующем разделе руководства больше узнаете об общих типах исключений и научитесь обрабатывать их с помощью инструмента обработки исключения.

Ошибка прерывания с клавиатуры (KeyboardInterrupt)

Исключение KeyboardInterrupt вызывается при попытке остановить программу с помощью сочетания Ctrl + C или Ctrl + Z в командной строке или ядре в Jupyter Notebook. Иногда это происходит неумышленно и подобная обработка поможет избежать подобных ситуаций.

В примере ниже если запустить ячейку и прервать ядро, программа вызовет исключение KeyboardInterrupt . Теперь обработаем исключение KeyboardInterrupt .

Стандартные ошибки (StandardError)

Рассмотрим некоторые базовые ошибки в программировании.

Арифметические ошибки (ArithmeticError)

Ошибка деления на ноль (Zero Division);
Ошибка переполнения (OverFlow);
Ошибка плавающей точки (Floating Point);

Все перечисленные выше исключения относятся к классу Arithmetic и вызываются при ошибках в арифметических операциях.

Деление на ноль (ZeroDivisionError)

Когда делитель (второй аргумент операции деления) или знаменатель равны нулю, тогда результатом будет ошибка деления на ноль.

Переполнение (OverflowError)

Ошибка переполнение вызывается, когда результат операции выходил за пределы диапазона. Она характерна для целых чисел вне диапазона.

Ошибка утверждения (AssertionError)

Когда инструкция утверждения не верна, вызывается ошибка утверждения.

Рассмотрим пример. Предположим, есть две переменные: a и b . Их нужно сравнить. Чтобы проверить, равны ли они, необходимо использовать ключевое слово assert , что приведет к вызову исключения Assertion в том случае, если выражение будет ложным.

Ошибка атрибута (AttributeError)

При попытке сослаться на несуществующий атрибут программа вернет ошибку атрибута. В следующем примере можно увидеть, что у объекта класса Attributes нет атрибута с именем attribute .

Ошибка импорта (ModuleNotFoundError)

Ошибка импорта вызывается при попытке импортировать несуществующий (или неспособный загрузиться) модуль в стандартном пути или даже при допущенной ошибке в имени.

Ошибка поиска (LookupError)

LockupError выступает базовым классом для исключений, которые происходят, когда key или index используются для связывания или последовательность списка/словаря неверна или не существует.

Здесь есть два вида исключений:

Ошибка индекса ( IndexError );
Ошибка ключа ( KeyError );

Ошибка ключа

Если ключа, к которому нужно получить доступ, не оказывается в словаре, вызывается исключение KeyError .

Ошибка индекса

Если пытаться получить доступ к индексу (последовательности) списка, которого не существует в этом списке или находится вне его диапазона, будет вызвана ошибка индекса (IndexError: list index out of range python).

Ошибка памяти (MemoryError)

Как уже упоминалось, ошибка памяти вызывается, когда операции не хватает памяти для выполнения.

Ошибка имени (NameError)

Ошибка имени возникает, когда локальное или глобальное имя не находится.

В следующем примере переменная ans не определена. Результатом будет ошибка NameError .

Ошибка выполнения (Runtime Error)

Ошибка «NotImplementedError»
Ошибка выполнения служит базовым классом для ошибки NotImplemented . Абстрактные методы определенного пользователем класса вызывают это исключение, когда производные методы перезаписывают оригинальный.

Ошибка типа (TypeError)

Ошибка типа вызывается при попытке объединить два несовместимых операнда или объекта.

В примере ниже целое число пытаются добавить к строке, что приводит к ошибке типа.

Ошибка значения (ValueError)

Ошибка значения вызывается, когда встроенная операция или функция получают аргумент с корректным типом, но недопустимым значением.

В этом примере встроенная операция float получат аргумент, представляющий собой последовательность символов (значение), что является недопустимым значением для типа: число с плавающей точкой.

Пользовательские исключения в Python

Это можно сделать, создав новый класс, который будет наследовать из класса Exception в Python.

В предыдущем примере если ввести что-либо меньше 1, будет вызвано исключение. Многие стандартные исключения имеют собственные исключения, которые вызываются при возникновении проблем в работе их функций.

Недостатки обработки исключений в Python

У использования исключений есть свои побочные эффекты, как, например, то, что программы с блоками try-except работают медленнее, а количество кода возрастает.

Дальше пример, где модуль Python timeit используется для проверки времени исполнения 2 разных инструкций. В stmt1 для обработки ZeroDivisionError используется try-except, а в stmt2 — if . Затем они выполняются 10000 раз с переменной a=0 . Суть в том, чтобы показать разницу во времени исполнения инструкций. Так, stmt1 с обработкой исключений занимает больше времени чем stmt2 , который просто проверяет значение и не делает ничего, если условие не выполнено.

Поэтому стоит ограничить использование обработки исключений в Python и применять его в редких случаях. Например, когда вы не уверены, что будет вводом: целое или число с плавающей точкой, или не уверены, существует ли файл, который нужно открыть.

Выводы!

Как вы могли увидеть, обработка исключений помогает прервать типичный поток программы с помощью специального механизма, который делает код более отказоустойчивым.

Обработка исключений — один из основных факторов, который делает код готовым к развертыванию. Это простая концепция, построенная всего на 4 блоках: try выискивает исключения, а except их обрабатывает.

Очень важно поупражняться в их использовании, чтобы сделать свой код более отказоустойчивым.

Выявление ошибок называется дебаггингом, а дебаггер – помогающий понять причину их появления инструмент. Умение находить и исправлять ошибки в коде – важный навык в работе программиста, не пренебрегайте им.

IDLE (Integrated Development and Learning Environment) – кроссплатформенная интегрированная среда разработки и обучения для Python, созданная Гвидо ван Россумом.

Основным интерфейсом отладки в IDLE является специальное окно управления (Debug Control window). Открыть его можно, выбрав в меню интерактивного окна пункт Debug→Debugger.

Примечание: если отладка отсутствует в строке меню, убедитесь, что интерактивное окно находится в фокусе.

Всякий раз, когда окно отладки открыто, интерактивное окно отображает [DEBUG ON].

Обзор окна управления отладкой

Чтобы увидеть работу отладчика, напишем простую программу без ошибок. Введите в редактор следующий код:

Сохраните все, откройте окно отладки и нажмите клавишу F5 – выполнение не завершилось.

Окно отладки будет выглядеть следующим образом:

Расшифруем: код for i in range(1, 4): еще не запущен, а '__main__'.module() сообщает, что в данный момент мы находимся в основном разделе программы, а не в определении функции.

Ниже панели стека находится панель Locals, в которой перечислены непонятные вещи: __annotations__, __builtins__, __doc__ и т. д. – это внутренние системные переменные, которые пока можно игнорировать. По мере выполнения программы переменные, объявленные в коде и отображаемые в этом окне, помогут в отслеживании их значений.

В левом верхнем углу окна расположены пять кнопок: Go, Step, Over, Out и Quit – они управляют перемещением отладчика по коду.

В следующих разделах вы узнаете, что делает каждая из этих кнопок.

Кнопка Step

Нажмите Step и окно отладки будет выглядеть следующим образом:

На этом этапе выполняется line 1 и отладчик останавливается перед выполнением line 2.

Во-вторых – новая переменная i со значением 1 на панели Locals . Цикл for в line 1 создал переменную и присвоил ей это значение.

Продолжайте нажимать кнопку Step, чтобы пройтись по коду строка за строкой, и наблюдайте, что происходит в окне отладчика. Когда доберетесь до строки print(f"i is and j is ") , сможете увидеть вывод, отображаемый в интерактивном окне по одному фрагменту за раз.

Здесь важно, что можно отслеживать растущие значения i и j по мере прохождения цикла for. Это полезная фича поиска источника ошибок в коде. Знание значения каждой переменной в каждой строке кода может помочь точно определить проблемную зону.

Точки останова и кнопка Go

Часто вам известно, что ошибка должна всплыть в определенном куске кода, но неизвестно, где именно. Чтобы не нажимать кнопку Step весь день, установите точку останова, которая скажет отладчику запускать весь код, пока он ее не достигнет.

Точки останова сообщают отладчику, когда следует приостановить выполнение кода, чтобы вы могли взглянуть на текущее состояние программы.

Чтобы установить точку останова, щелкните правой кнопкой мыши (Ctrl для Mac) по строке кода, на которой хотите сделать паузу, и выберите пункт Set Breakpoint – IDLE выделит линию желтым. Чтобы удалить ее, выберите Clear Breakpoint.

Установите точку останова в строке с оператором print(). Окно редактора должно выглядеть так:

Теперь на панели стека информация о выполнении line 3:

На панели Locals мы видим, что переменные i и j имеют значения 1 и 2 соответственно. Нажмем кнопку Go и попросим отладчик запускать код до точки останова или до конца программы. Снова нажмите Go – окно отладки теперь выглядит так:

Over и Out

Кнопка Over работает, как сочетание Step и Go – она перешагивает через функцию или цикл. Другими словами, если вы собираетесь попасть в функцию с помощью отладчика, можно и не запускать код этой функции – кнопка Over приведет непосредственно к результату ее выполнения.

Аналогично если вы уже находитесь внутри функции или цикла – кнопка Out выполняет оставшийся код внутри тела функции или цикла, а затем останавливается.

Взглянем на « глючную » программу.

Следующий код определяет функцию add_underscores(), принимающую в качестве аргумента строковый объект и возвращающую новую строку – копию слова с каждым символом, окруженным подчеркиванием. Например, add_underscores("python") вернет «_p_y_t_h_o_n_» .

Вот неработающий код:

Введите этот код в редактор, сохраните и нажмите F5. Ожидаемый результат – _h_e_l_l_o_, но вместо этого выведется o_.

Если вы нашли, в чем проблема, не исправляйте ее. Наша цель – научиться использовать для этого IDLE.

Рассмотрим 4 этапа поиска бага:

предположите, где может быть ошибка;
установите точку останова и проверьте код по строке за раз;
определите строку и внесите изменения;
повторяйте шаги 1-3, пока код не заработает.

Шаг 1: Предположение

Сначала вы не сможете точно определить местонахождение ошибки, но обычно проще логически представить, в какой раздел кода смотреть.

Обратите внимание, что программа разделена на два раздела: определение функции add_underscores() и основной блок, определяющий переменную со значением «hello» и выводящий результат.

Посмотрим на основной раздел:

Очевидно, что здесь все хорошо и проблема должна быть в определении функции:

Первая строка создает переменную new_word со значением «_». Промах, проблема находится где-то в теле цикла for.

Шаг 2: точка останова

Определив, где может быть ошибка, установите точку останова в начале цикла for, чтобы проследить за происходящим внутри кода:

Запустим. Выполнение останавливается на строке с определением функции.

Код останавливается перед циклом for в функции add_underscores(). Обратите внимание, что на панели Locals отображаются две локальные переменные – word со значением «hello», и new_word со значением «_»,

Переменная i – это счетчик для цикла for, который можно использовать, чтобы отслеживать активную на данный момент итерацию.

Это неправильно т. к. сначала в new_word было значение «_», на второй итерации цикла for в ней должно быть «_h_». Если нажать Step еще несколько раз, то увидим, что в new_word попадает значение e_, затем l_ и так далее.

Шаг 3: Определение ошибки и исправление

Как мы уже выяснили – на каждой итерации цикла new_word перезаписывается следующим символом в строке «hello» и подчеркиванием. Поскольку внутри цикла есть только одна строка кода, проблема должна быть именно там:

Код указывает Python получить следующий символ word, прикрепить подчеркивание и назначить новую строку переменной new_word. Это именно то неверное поведение, которое мы наблюдали.

Примечание: Если бы вы закрыли отладчик, не нажав кнопку Quit, при повторном открытии окна отладки могла появиться ошибка:

You can only toggle the debugger when idle

Всегда нажимайте кнопку Go или Quit, когда заканчиваете отладку, иначе могут возникнуть проблемы с ее повторным запуском.

Шаг 4: повторение шагов 1-3, пока ошибка не исчезнет

Сохраните изменения в программе и запустите ее снова. В окне отладки нажмите кнопку Go, чтобы выполнить код до точки останова. Понажимайте Step несколько раз и смотрите, что происходит с переменной new_word на каждой итерации – все работает, как положено. Иногда необходимо повторять этот процесс несколько раз, прежде чем исправится ошибка.

Альтернативные способы поиска ошибок

Использование отладчика может быть сложным и трудоемким, но это самый надежный способ найти ошибки в коде. Однако отладчики не всегда есть в наличии. В подобных ситуациях можно использовать print debugging для поиска ошибок в коде. PD задействует функцию print() для отображения в консоли текста, указывающего место выполнения программы и состояние переменных.

Например, вместо отладки предыдущего примера можно добавить следующую строку в конец цикла for:

Измененный код будет выглядеть следующим образом:

Вывод должен выглядеть так:

PD работает, но имеет несколько недостатков по сравнению с отладкой дебаггером. Вы должны запускать всю программу каждый раз, когда хотите проверить значения переменных, а также помнить про удаление вызовов функций print().

Один из способов улучшить наш цикл – перебирать символы в word:

Заключение

Теперь вы знаете все об отладке с помощью DLE. Вы можете использовать этот принцип с различными дебагерами.

Анализ кода в Python может быть трудной темой, но очень полезной в тех случаях, когда вам нужно повысить производительность вашей программы. Существует несколько анализаторов кода для Python, которые вы можете использовать для проверки своего кода и выяснить, соответствует ли он стандартам. Самым популярным можно назвать pylint. Он очень удобен в настойках и подключениях. Он также проверяет ваш код на соответствие с PEP8, официальным руководством по стилю ядра Python, а также ищет программные ошибки. Обратите внимание на то, что pylint проверяет ваш код на большую часть стандартов PEP8, но не на все. Также мы уделим наше внимание тому, чтобы научиться работать с другим анализатором кода, а именно pyflakes.

Начнем с pylint

Пакет pylint не входит в Python, так что вам нужно будет посетить PyPI (Python Package Index), или непосредственно сайт пакета для загрузки. Вы можете использовать следующую команду, которая сделает всю работу за вас:

Если все идет по плану, то pylint установится, и мы сможем пойти дальше.

Анализ вашего кода

После установки pylint вы можете запустить его в командной строке, без каких либо аргументов, что бы увидеть, какие опции он принимает. Если это не сработало, можете прописать полный путь, вот так:

Теперь нам нужен какой-нибудь код для анализа. Вот часть кода, которая содержит четыре ошибки. Сохраните её в файле под названием crummy_code.py:

Можете увидеть ошибки не запуская код? Давайте посмотрим, может ли pylint найти их!

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

После запуска этой команды вы увидите большую выдачу на вашем экране. Вот частичный пример:

E: 13,24: Undefined variable 'platform' (undefined-variable) E: 16,36: Too many positional arguments for function call (too-many-function-args) E: 18, 4: Method should have "self" as first argument (no-self-argument) R: 3, 0: Too few public methods (1/2) (too-few-public-methods)

Давайте немного притормозим и разберемся. Сначала нам нужно понять, что означают буквы:

С – конвенция (convention)
R – рефакторинг (refactor)
W – предупреждение (warning)
E – ошибка (error)

Давайте запустим новый код с pylint и посмотрим, насколько успешно мы провели работу. Для краткости, мы еще раз рассмотрим первую часть:

c : \ py101 > c : \ Python34 \ Scripts \ pylint crummy_code_fixed . py W : 21 , 25 : CarClass . get_weight : Unused argument 'this' R : 21 , 4 : CarClass . get_weight : Method could be a function

Как мы видим, это очень помогло. Если мы добавим docstrings, мы можем снизить количество ошибок вдвое. Теперь мы готовы перейти к pyflakes!

Работаем с pyflakes

Проект pyflakes это часть чего-то, что называется Divmod Project. Pyflakes на самом деле не выполняет проверяемый код также, как и pylint. Вы можете установить pyflakes при помощи pip, easy_install, или из другого источника.

Данный сервис может предложить Вам персональные условия при заказе классов на посты и фото в Одноклассники. Приобретайте необходимый ресурс не только со скидками, но и с возможностью подобрать наилучшее качество и скорость поступления.

Мы начнем с запуска pyflakes в изначальной версии той же части кода, которую мы использовали для проверки pylint. Вот и он:

Как мы отмечали в предыдущем разделе, в этом поломанном коде четыре ошибки, три из которых препятствуют работе программы. Давайте посмотрим, что же pyflakes может найти. Попытайтесь запустить данную команду и на выходе вы должны получить следующее:

c : \ py101 > c : \ Python34 \ Scripts \ pyflakes . exe crummy_code . py

Несмотря на суперски быструю скорость возврата выдачи, pyflakes не нашел все ошибки. Вызов метода getWeight передает слишком много аргументов, также метод getWeight сам по себе определен некорректно, так как у него нет аргумента self. Что-же, вы, собственно, можете называть первый аргумент так, как вам угодно, но в конвенции он всегда называется self. Если вы исправили код, оперируя тем, что вам сказал pyflakes, код не заработает, несмотря на это.

Подведем итоги

Следующим шагом должна быть попытка запуска pylint и pyflakes в вашем собственном коде, либо же в пакете Python, вроде SQLAlchemy, после чего следует изучить полученные в выдаче данные. Вы можете многое узнать о своем коде, используя данные инструменты. pylint интегрирован с Wingware, Editra, и PyDev. Некоторые предупреждения pylint могут показаться вам раздражительными, или не особо уместными. Существует несколько способов избавиться от таких моментов, как предупреждения об устаревании, через опции командной строки. Вы также можете использовать -generate-rcfile для создания примера файла config, который поможет вам контролировать работу pylint. Обратите внимание на то, что pylint и pyflakes не импортируют ваш код, так что вам не нужно беспокоиться о нежелательных побочных эффектах.

Являюсь администратором нескольких порталов по обучению языков программирования Python, Golang и Kotlin. В составе небольшой команды единомышленников, мы занимаемся популяризацией языков программирования на русскоязычную аудиторию. Большая часть статей была адаптирована нами на русский язык и распространяется бесплатно.

Если вы введете неправильный код, компьютер не сможет выполнить программу (по крайней мере так, как вы ожидаете). Компьютер глуп до безумия — он внимательно, шаг за шагом будет выполнять написанную вами программу. Однако, с большой долей вероятности, конечный результат будет далек от ожидаемого. Особенно при первых запусках программы. Обычно это происходит из-за ошибок в программе. Обычно это происходит потому что программист ошибся в написании кода или неверно продумал ход выполнения программы. Существуют три вида ошибок:

Поиск ошибок в программе весьма сложная задача и не факт, что вы с первого раза устраните все ошибки. Некоторые могут проявится лишь во время выполнения программы. Например какая-то функция не вызывается или наоборот — вызывается слишком часто. Ошибка в программировании цикла while может привести к тому, что цикл будет выполнен на несколько раз больше или меньше задуманного. Кроме того, существует ошибка бесконечного цикла — когда ошибочный код программы заставляет выполнятся тело цикла неограниченное число раз. Чтобы выйти из бесконечного цикла нажмите сочетание клавиш « Ctrl+C » в интерактивной оболочке. Любая из описанных ошибок может вкрасться в вашу программу и доставить массу неприятностей, если вы не будете внимательны при написании программы.

Чтобы понять, что такое бесконечный цикл, наберите в оболочке Python 3 следующую команду (требуется два раза нажать клавишу « Enter », чтобы Python понял, что вы завершили набор команды)

print(‘ Нажмите Ctrl+C чтобы остановить этот бесконечный цикл ’)

Теперь одновременно нажмите клавиши Ctrl и C. Окно интерпретатора Python будет выглядеть следующим образом:

Рис 7.1-1 Пример бесконечного цикла в Python 3

Отладчик (Debagger) Python 3.

В процессе работы программы Python бывает довольно трудно выявить ошибку — значения переменных постоянно меняются, да и код выполняется весьма быстро. И тут нам на помощь приходит отладчик ( Debagger) Python 3. Эта программа позволяет выполнять каждую строку программы так, как будто программа идет неразрывным потоком. Однако, в отладчике вы видите, как строка за строкой, по шагам, выполняется ваша программа, какие действия производит та или иная функция и видите значения всех переменных.

Запуск Debagger- а

В IDLE откройте игру «Царство драконов», которую мы написали в последней главе. После того, как вы открыли файл dragon.py, щелкните в верхнем меню пункт Debug > Debugger, чтобы увидеть окно отладчика Python. Этот пункт находится в верхнем меню IDLE, а не текстового редактора, в котором вы открыли программу.

Рис 7-1.2 Окно отладчика Python 3

Теперь, когда вы запустите программу клавишей F5, запустится выполнение программы в IDLE, а в отладчике будет отображаться текущая информация. Это называется «запуском программы под отладчиком» (так в оригинале — прим. перев.). В окне « Debug Control» установите флажки в полях « Source » и « Globals ».

Когда вы запускаете программу под отладчиком, она останавливается перед выполнением первой строки кода программы. Если вы установили флажок « Source » и перейдете в окно редактора программ IDLE, то увидите, что строка, которую сейчас будет выполнять Python, выделена серым цветом. В окне « Debug Control » показано, что сейчас выполняется команда в строке 1 : import random, которая импортирует модуль работы со случайными числами.

Читайте также: