디버깅을 위해 원래의 맥락에서 재 - 인상,하지만 난 PDB를 사용하고 때, 그것은 risky_func 나를 떨어질하는 방식으로 예외를 제기 할 def outer_func(debug=True):
for i in some_lst:
try:
risky_func(i)
except Exception as e:
대화 형 디버깅 (python -m pdb foo.py)과 하드 코드 된 중단 점 (import pdb; pdb.set_trace()) 간의 차이점은 무엇입니까? dubuggers에 대부분의 튜토리얼은 특정 명령의 사용에 Focuse입니다,하지만 이해하는 흥미로운 일이 될 것이다 : 디버깅 모드를 선택하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 계산 시간면에서 다른
디버거를 사용하여 open-source (내 프로젝트가 참조하는 공개 Nuget package) 코드를 단계별로 실행하려고합니다. 패키지가 심볼 패키지를 게시하면이를 수행 할 수 있어야한다는 것을 이해합니다. 이 작동하지 않습니다, 그리고 나는 .PDB 파일을 찾을 수 없기 때문에이 있다고 볼 수 있습니다 A) 내가 제대로하지 않은 : 하나 때문에 아마도이
일부 추적 작업을 위해 작은 디버거를 작성하고 있습니다. 디버거에게 일부 기능에 중단 점을 설정하지 않는 것과 같은 정보를 알려주고 싶습니다. 나는이 정보를 .data 섹션이나 pdb 파일에 넣을 수 있다고 생각한다. 누구든지 그 일을하는 방법에 대해 나를 도울 수 있습니까?
파생 클래스가 특정 기본 클래스를 상속받은 기본 클래스에서 pdb로 인쇄 할 수 있습니까? import pdb
class A():
def funct(self):
print 3
class B():
def funct(self):
print 6
class C(A, B):
pass
b = B();
pr
나는 pdb.set_trace() 함수를 사용하여 하드 코드 된 중단 점을 포함하는 Python 2.7 스크립트를 디버그하기 위해 pdb을 사용합니다. 중단 점에서 멈추지 않고 스크립트를 실행하려면 모든 pdg.set_trace() 행을 주석 처리해야합니다. 중단 점에서 중단하려면 매우 비효율적 인 주석을 제거해야합니다. 하드 코딩 된 모든 중단 점을 무시
예외가 발생할 때 미니 덤프를 생성하는 프로그램이 있습니다. .exe, .pdb 및 원본 파일의 복사본을 보관했습니다. Visual Studio에서 .pdb 파일을 찾고 클라이언트에서 파일을받을 때 덤프를 분석하도록하는 유일한 방법은 보관 파일을 원래 빌드가 디스크에서 일어난 것과 정확히 동일한 위치에 저장하는 것입니다 . .pdb 파일의 경로를 Visua
matlab처럼 Jupyter에서 디버그 모드에서 실행이 중단 점에서 중단되고 실행 모드에서 함수가 중단 점을 무시할 가능성이 있습니까? from IPython.core.debugger import set_trace
def debug(y):
x = 10
x = x + y
set_trace()
for i in range