如何使用repr调试python程序

一般调试程序的时候都比较倾向print，利用直接打印的方法作出判断，但是print只能打印出结果，对类型无法作出判断。例如：

复制代码
a = 5
b = '5'
print(a)
print(b)

结果为：
5
5
复制代码
对于a和b从表面看是一样的，可能就会默认为a == b

实则a为int类型，b为string类型

再用repr看看结果：

复制代码
a = 5
b = '5'
print(repr(a))
print(repr(b))

结果为：
5
'5'
复制代码
对于动态的python对象来说，利用repr也是很方便的：

复制代码
class OpenClass(object):
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y

obj = OpenClass(2,3)
print(obj)
# 结果为：<__main__.OpenClass object at 0x101cb7390>
复制代码
用repr重建对象：

复制代码
class OpenClass(object):
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y

def __repr__(self):
return 'OpenClass(%d,%d)'%(self.x, self.y)
obj = OpenClass(2,3)
print(obj)
# 结果为：OpenClass(2,3)
复制代码
对于print只能打印出易于阅读的信息，而类型则显示不出来

repr则显示出类型，简明的展示出数据信息

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 详解Python中__str__和__repr__方法的区别

    对我当前工程进行全部测试需要花费不少时间.既然有 26 GB 空闲内存,为何不让其发挥余热呢? tmpfs 可以通过把文件系统保存在大内存中来加速测试的执行效率. 但优点也是缺点,tmpfs 只把结果保存在内存中,所以你必须自己编写脚本来把结果回写到磁盘上进行保留.而且这些脚本必须良好书写和执行,否则就要失去部分或全部的工作成果了. 一种常见的方法是直接在tmpfs文件夹中工作,然后把工作成果备份到磁盘上的一个文件夹中.当您的机器启动时你从那个备份文件夹恢复tmpfs文件夹.启动之后用cron同

  • Python PyCharm如何进行断点调试

    编辑器不等于IDE(集成开发环境),开发python程序,不是只有一种print()打印输出调试. 术业有专攻,于人如此,于一个软件也是如此.让专业的软件做专业的事. 以上两点得出的结论:PyCharm 我们以如下的一种常见错误,来演示如何通过PyCharm断点追踪的方式发现程序中的错误: def foo(bar=[]): bar.append('bar') return bar >>>foo() ['bar'] >>>foo() ['bar', 'bar'] >

  • python str与repr的区别

    尽管str(),repr()和``运算在特性和功能方面都非常相似,事实上repr()和``做的是完全一样的事情,它们返回的是一个对象的"官方"字符串表示,也就是说绝大多数情况下可以通过求值运算(使用内建函数eval())重新得到该对象,但str()则有所不同.str()致力于生成一个对象的可读性好的字符串表示,它的返回结果通常无法用于eval()求值,但很适合用于print语句输出.需要再次提醒的是,并不是所有repr()返回的字符串都能够用 eval()内建函数得到原来的对象. 也就

  • python使用str & repr转换字符串

    可能比较 low 还是记录一下: str 和 repr的使用过程 str 是一个类型 (int, long 类似), 同样她也可以作为一个工厂方法 实例一个 string repr 是python 内置的函数, 用于保留一个 打印值在python 代码片段里的真实状态 好,以上全是废话 >>> a = 1 >>> a + "" --------------------------------------------------------------

  • 通过实例了解Python str()和repr()的区别

    这篇文章主要介绍了通过实例了解Python str()和repr()的区别,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 区别 其实用处就是最大的区别了:str()主要用来为终端用户输出一些信息,而repr()主要用来调试:同时后者的目标是为了消除一些歧义(例如浮点数的精度问题),前者主要为了可读. 使用 In [12]: s = 'abc' In [13]: print(str(s)) abc In [14]: print(2.0/11) 0

  • Python中__repr__和__str__区别详解

    看下面的例子就明白了 class Test(object): def __init__(self, value='hello, world!'): self.data = value >>> t = Test() >>> t <__main__.Test at 0x7fa91c307190> >>> print t <__main__.Test object at 0x7fa91c307190> 看到了么?上面打印类对象并不是很

  • Python 基础教程之str和repr的详解

    Python str和repr的详解 str可以将值转化为合理的字符串形式,以便用户可以理解: repr会以合法Python表达式的形式来表达值. 举例如下: # str输出用户通常习惯的格式,repr输出系统存储格式 >>> print str("Hello World") Hello World >>> print repr("Hello World") 'Hello World' >>> print str

  • python中调试或排错的五种方法示例

    python中调试或排错的五种方法示例

    前言 本文主要给大家介绍了关于python中调试或排错的五种方法,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的的介绍吧 python调试或排错的五种方法 1.print,直接打印,比较简单而且粗暴 在代码中直接输入print+需要输出的结果,根据打印的内容判断即可 2.assert断言,很方便,测试人员常常在写自动化用例的时候用的比较多 如下,直接将预期结果和实际结果做判断 def true_code(): x = 3 y = 2 z = x + y assert(5==z), "z

  • 如何使用repr调试python程序

    一般调试程序的时候都比较倾向print,利用直接打印的方法作出判断,但是print只能打印出结果,对类型无法作出判断.例如: 复制代码 a = 5 b = '5' print(a) print(b) 结果为: 5 5 复制代码 对于a和b从表面看是一样的,可能就会默认为a == b 实则a为int类型,b为string类型 再用repr看看结果: 复制代码 a = 5 b = '5' print(repr(a)) print(repr(b)) 结果为: 5 '5' 复制代码 对于动态的pytho

  • 调试Python程序代码的几种方法总结

    程序能一次写完并正常运行的概率很小,基本不超过1%.总会有各种各样的bug需要修正.有的bug很简单,看看错误信息就知道,有的bug很复杂,我们需要知道出错时,哪些变量的值是正确的,哪些变量的值是错误的,因此,需要一整套调试程序的手段来修复bug. 第一种方法简单直接粗暴有效,就是用print把可能有问题的变量打印出来看看: # err.py def foo(s): n = int(s) print '>>> n = %d' % n return 10 / n def main(): f

  • 使用PDB模式调试Python程序介绍

    以前在windows下一直用的idel带的功能调试python程序,在linux下没调试过.(很多时候只是print)就从网上查找一下~ 方法: 复制代码 代码如下: python -m pdb a.py a.py是python文件. (Pdb)模式下的常用命令: q 退出debug h 即help,打印所有可以命令 h w 打印命令 w 的含意 n 执行当前行直到到达下一行或直到它返回 s 执行当前行,一有可能就停止(比如当前行有一个函数调用).它和n(next)的区别是当前行中有函数调用时s

  • 利用Pycharm断点调试Python程序的方法

    1.代码 准备没有语法错误的Python程序: #!/usr/bin/python import numpy as np class Network: def __init__(self,sizes): self.num_layers=len(sizes) self.sizes=sizes self.biases=[np.random.randn(y,1) for y in sizes[1:]] self.weights=[np.random.randn(x,y) \ for x,y in zi

  • VSCode基础使用与VSCode调试python程序入门的图文教程

    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: 修改VSCode的一些选项的默认值 VSCode有很多选项可以被修改,其各个选项都有默认值,这些默认值存储在"\settings.json"中(不过我没找到这个文件),用户如果想修改某些选项的值(比如:修改字体的大小),VSCode会自动帮我们生成一个"settings.jso

  • 使用spyder3调试python程序的实现步骤

    使用spyder3调试python程序的实现步骤

    目录 Spyder官方文档地址 开始调试 打断点的两种姿势 普通的breakpoint 带条件的breakpoint 总结一下刚刚所讲的 剩下的一些细节 Step Into Return 说是简明教程,其实是我自己尝试用spyder调试python程序的过程的一个记录,因为spyder的调试功能是基于pdb,而我又没有pdb的基础,所以刚开始上手时感觉很不习惯,而且那时我又很懒,没去找官方文档,仅仅在百度和csdn上找了找,没找到比较好的资料,于是放弃了,过了一段时间之后,突然又心血来潮,去找了

  • 使用PDB简单调试Python程序简明指南

    使用PDB简单调试Python程序简明指南

    在 Python 中也可以像 gcc/gdb 那样调试程序,只要在运行 Python 程序时引入 pdb 模块(假设要调试的程序名为 d.py): 复制代码 代码如下: $ vi d.py #!/usr/bin/python def main():         i, sum = 1, 0         for i in xrange(100):                 sum = sum + i         print sum if __name__ == '__main__'

  • 使用pdb模块调试Python程序实例

    在Python中,语法错误可以被Python解释器发现,但逻辑上错误或变量使用错误却不容易发现,如果结果没有符合预期,则需要调试,一个很好的调试工具:Python自带的pdb模块.pdb是Python自带的调试模块.使用pdb模块可以为脚本设置断点.单步执行.查看变量值等. pdb可以用命令行参数的方式启动,也可以使用import 将其导入后再使用. 复制代码 代码如下: >>> dir(pdb)  ['Pdb', 'Repr', 'Restart', 'TESTCMD',.....,'

  • 对python程序内存泄漏调试的记录

    问题描述 调试python程序时,用下面这段代码,可以获得进程占用系统内存值.程序跑一段时间后,就能画出进程对内存的占用情况. def memory_usage_psutil(): # return the memory usage in MB import psutil,os process = psutil.Process(os.getpid()) mem = process.memory_info()[0] / float(2 ** 20) return mem 发现进程的内存占用一直再上

  • 总结用Pdb库调试Python的方式及常用的命令

    用Pdb调试有多种方式 使用 Pdb调试 Python的程序的方式主要是下面的三种!下面逐一介绍 命令行加-m参数 命令行启动目标程序,加上-m参数,这样调用 testPdb.py的话断点就是程序执行的第一行之前 本文接下来重点讲到的实例展示就是使用这种方式进行调试的! python -m pdb testPdb.py 在python交互环境调试 >>> import pdb >>> import testPdb >>> pdb.run('testPd

随机推荐