總第186篇/張俊紅

今天介紹一種找bug的方法，分段執(zhí)行。這個(gè)概念不知道多會(huì)進(jìn)入到我腦海中的，可能是有這么一種專門的叫法。特地去網(wǎng)上查了查，好像并沒有，只查到了某地方警察辦案在通過推行分段執(zhí)行來提高效率。

那什么是分段執(zhí)行呢？就是字面意思，把整體代碼分成幾段去執(zhí)行。你應(yīng)該有過這樣的體驗(yàn)，好不容易寫了一段特別特別長(zhǎng)的代碼，或者是收到別人發(fā)來一段特別長(zhǎng)的代碼時(shí)，自己一運(yùn)行就報(bào)錯(cuò)。看著那大紅色的報(bào)錯(cuò)信息陷入了迷茫。代碼又這么長(zhǎng)，我該如何下手去檢查哪里出問題了呢？

這個(gè)時(shí)候有一個(gè)有效的辦法就是分段執(zhí)行。把那段長(zhǎng)長(zhǎng)的代碼中幾個(gè)關(guān)鍵的部分分開來執(zhí)行，看哪一段會(huì)報(bào)錯(cuò)，這樣就可以更加精準(zhǔn)的定位問題，從而可以快速的解決問題。

比如下面這段Python代碼：

int(str(df[df["city_id"]?==?1]["Stime"][0])[11:13])

這段代碼難嗎？好像只有一行，看起來不是特別難。那這段代碼簡(jiǎn)單嗎？里面各種嵌套，好像也不是那么容易。我們把這段代碼可以拆成以下幾部分：

df[df["city_id"]?==?1]

運(yùn)行上面的代碼，會(huì)把df表中city_id等于1的全部數(shù)據(jù)取出來。

df[df["city_id"]?==?1]["Stime"]

運(yùn)行上面的代碼，會(huì)把上面取出來city_id等于1的數(shù)據(jù)里面的Stime列取出來，結(jié)果示例如下：

0 ? ? ? 2017-04-05 18:30:39
1 ? ? ? 2017-04-05 18:34:00
2 ? ? ? 2017-04-05 18:36:51
3 ? ? ? 2017-04-05 18:44:24
4 ? ? ? 2017-04-05 18:46:38
5 ? ? ? 2017-04-05 18:49:50
6 ? ? ? 2017-04-05 19:05:26
7 ? ? ? 2017-04-05 19:14:13
8 ? ? ? 2017-04-05 19:28:36
9 ? ? ? 2017-04-05 19:32:46
……

df[df["city_id"]?==?1]["Stime"][0]

再運(yùn)行上面的代碼會(huì)把Stime列中的第一個(gè)值取出來

str(df[df["city_id"]?==?1]["Stime"][0])

再運(yùn)行上面的代碼，會(huì)把Stime列中的第一個(gè)值從時(shí)間類型轉(zhuǎn)換為字符串類型

str(df[df["city_id"]?==?1]["Stime"][0])[11:13]

再運(yùn)行上面的這段代碼，會(huì)把字符串第11：13位置的字符獲取出來

int(str(df[df["city_id"]?==?1]["Stime"][0])[11:13])

再運(yùn)行上面的代碼，會(huì)把取出來的字符串轉(zhuǎn)化為整型。

如果你運(yùn)行最開始那完整的一整行代碼有問題時(shí)，你就可以把這一整段代碼分成若干個(gè)過程去運(yùn)行，然后看哪個(gè)分段有問題，解決完分段執(zhí)行問題以后，合并到一起就可以完美運(yùn)行了。

代碼如人生哈，當(dāng)一整段代碼出現(xiàn)報(bào)錯(cuò)以后我們會(huì)去分段執(zhí)行，看問題出在哪一部分。我們每個(gè)人可能都會(huì)那么一段不爽的時(shí)間，當(dāng)遇到不爽的時(shí)候，我們經(jīng)常會(huì)去回顧過去經(jīng)歷的幾個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，看在那些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)做了什么，當(dāng)初做的那些選擇和現(xiàn)在有什么關(guān)系。

掌握了分段執(zhí)行，讓你能夠看到一長(zhǎng)段代碼報(bào)錯(cuò)以外不再慌張，也不需要再去求助別人，自己也可以游刃有余的解決問題。

你還可以看：

Python中的這幾種報(bào)錯(cuò)你遇到過嗎？

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的介绍一种找bug的方法的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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