Boxx • 一个快速调试 Python 代码的工具库

最近写了一个提高 Python 调试效率的工具包 boxx ，目前快完工了， 先分享出来，欢迎大家多提意见，也希望大家能喜欢这个工具。

先从打印开始介绍吧，打印变量是最简单、直接的 debug 方式, 那能不能更简单？

💡 Note: boxx.p 使用了 magic method, p/x 便会打印 x 并返回 x。这样便可以在任何地方打印，比如 例子中的 p/randint(0, 3) 就不需要新建变量便可直接打印

在函数内运行 p()，便会将函数或 module 内的所有变量名和值一同打印(相当于快捷打印 locals())

💡 Note: 在函数内 import boxx.p 和 p() 有相同的效果

许多数情况下， 直接 print 无法获得调试的关键信息。比如变量是有很多属性的对象，numpy 等类型

这时 就必须对变量进行分析, 方式有：

1. 在调试处加上 print(x.text, x.code, np.hasinf(x),.np.hasnan(x))
2. 设置断点进行分析

方法 1 每改一次调试代码 都要运行整个代码, 不灵活，操作也繁琐。
方法 2 中进入和退出 Debug console 比较麻烦，Debug console 本身也不太好用（没有自动补全功能）
boxx.g 提供了一种新的方式，通过 g.name 可以将变量传到当前的 Python 交互终端

变量传到 Python 终端后，就能对变量进行全面分析了，比如 使用tree,what 来分析
💡 Note:

• gg 的意思是 to Global and log， 和 g 的用法一样, 但 gg 会在传输的同时打印变量.
• 需要注意， 如果之前在终端中存在一样的变量名称，则变量的值会被新值覆盖.

在函数内运行 g()，便会将函数 (或 module) 内的所有变量一同传到当前的 Python 交互终端

这样 任何错误都可以在终端中复现和分析了。当然， 注意不要覆盖重要的全局变量。
💡 Note: 在函数内 import boxx.g 和 g() 有相同的效果

在实际开发调试中, 函数或 module 内可能含有非常多的变量 但我们只对几个变量感兴趣, with p, with g, with gg 可以使操作只作用于几个感兴趣的变量，只需把变量放入 with 结构中即可 :

💡 Note:

• with p, with g, with gg 只作用于在 with 结构中进行赋值操作的变量.
• 如果变量名在 with 前存在于 locals() 中, 同时 id(变量) 没有变化 , with 结构可能无法检测到该变量.

总结一下，boxx 的调试工具可以汇总为一个表

boxx 调试工具矩阵

💡 Note:

• transport 操作是指 把函数内的变量传送到 Python interactive console 中
• locals() 指 作用于函数或 module 内的所有变量
• locals()_2: 当 boxx 未导入时， import boxx.{操作} 能等价于 from boxx import {操作};{操作}()

在学习新框架或适配大佬代码时，经常会使用 print(x), dir(x), help(x), type(x) 来了解某个变量的各方面的信息 (变量可能是 值 /function/class/module 等)，于是我写了一个 boox.what(x) 来全面了解"what is x?"：
💡 Note: what(x) 通过打印 x 自己及x 的 文档, 父类继承关系, 内部结构 及 所有属性 来全面了解 x. 是 help(x) 的补充.

说了这么多调试 再说一下性能调优

测试代码性能时，计时很常用, 我写了一个方便的计时工具boxx.timeit 将想要计时的代码块放入 with timeit(): 中就可以计时了:

此外 SnakeViz 是一个很棒的性能分析工具，SnakeViz 能够通过 cProfile 文件，来统计代码的函数调用情况，并可视化出代码的 火焰图。但是， 先生成 cProfile 文件，再运行 SnakeViz 的流程非常繁琐，我把这一套操作封装成了 boxx.performance 来简化流程：

💡 Note: performance 也支持字符串形式的 Python 代码.

在进行密集运算和处理时 得写多进程的 Python 代码 来榨干 CPU 的每一个线程获得加速。但我觉得 Python 多进程的几个范式都不够方便，我参照 map 的思想和用法把多进程操作封装成 boxx.mapmp 函数(意思是"Map for Mulit Processing"). mapmp 和 map 有一样的用法， 只需把 map 替换为 mapmp 即可获得多进程加速:

💡 Note:

• mapmp 的 pool 参数来控制进程数目，默认为 CPU 线程数目.
• 在多进程程序中, 打印进度往往非常麻烦. mapmp 的 printfreq 参数能解决这个问题.
• 如同 map 一样，mapmp 支持将多个参数输入函数，如mapmp(add, list_1, list_2)

对于网络爬虫等高 IO 操作，boxx 还有个多线程版本的 map -- mapmt (意思是 "Map for Mulit Threading")。mapmt 用法和 mapmp 一样, 但没有多进程的诸多限制。

在开发和适配代码时，会遇到一些复杂的 dict，list。boxx.tree 可以直观地展示复杂结构。

大致就介绍这些 boxx 的这些功能吧，欢迎大家多提意见！

项目信息

GitHub 主页：https://github.com/DIYer22/boxx（内含有更多说明）

教程：boxx 的教程是一个可执行的在线 Notebook。 也就是说，无需下载和运行任何代码，只需浏览器点击下面的链接，就可以在线执行 Notebook 教程中的代码块。
=> 可直接执行的在线教程