Galileo Computing < openbook > Galileo Computing - Professionelle Bücher. Auch für Einsteiger.
Professionelle Bücher. Auch für Einsteiger.

Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Überblick über Python
3 Die Arbeit mit Python
4 Der interaktive Modus
5 Grundlegendes zu Python-Programmen
6 Kontrollstrukturen
7 Das Laufzeitmodell
8 Basisdatentypen
9 Benutzerinteraktion und Dateizugriff
10 Funktionen
11 Modularisierung
12 Objektorientierung
13 Weitere Spracheigenschaften
14 Mathematik
15 Strings
16 Datum und Zeit
17 Schnittstelle zum Betriebssystem
18 Parallele Programmierung
19 Datenspeicherung
20 Netzwerkkommunikation
21 Debugging
22 Distribution von Python-Projekten
23 Optimierung
24 Grafische Benutzeroberflächen
25 Python als serverseitige Programmiersprache im WWW mit Django
26 Anbindung an andere Programmiersprachen
27 Insiderwissen
28 Zukunft von Python
A Anhang
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Python von Peter Kaiser, Johannes Ernesti
Das umfassende Handbuch - Aktuell zu Python 2.5
Buch: Python

Python
gebunden, mit CD
819 S., 39,90 Euro
Galileo Computing
ISBN 978-3-8362-1110-9
Pfeil 21 Debugging
  Pfeil 21.1 Der Debugger
  Pfeil 21.2 Inspizieren von Instanzen – inspect
    Pfeil 21.2.1 Datentypen, Attribute und Methoden
    Pfeil 21.2.2 Quellcode
    Pfeil 21.2.3 Klassen und Funktionen
  Pfeil 21.3 Formatierte Ausgabe von Instanzen – pprint
  Pfeil 21.4 Logdateien – logging
    Pfeil 21.4.1 Das Meldungsformat anpassen
    Pfeil 21.4.2 Logging Handler
  Pfeil 21.5 Automatisiertes Testen
    Pfeil 21.5.1 Testfälle in Docstrings – doctest
    Pfeil 21.5.2 Unit Tests – unittest
  Pfeil 21.6 Traceback-Objekte – traceback
  Pfeil 21.7 Analyse des Laufzeitverhaltens
    Pfeil 21.7.1 Laufzeitmessung – timeit
    Pfeil 21.7.2 Profiling – cProfile
    Pfeil 21.7.3 Tracing – trace

»Intelligente Fehler zu machen, ist eine große Kunst« – Federico Fellini

21 Debugging

Das sogenannte Debugging bezeichnet das Aufspüren und Beseitigen von Fehlern, sogenannten Bugs, in einem Programm. Üblicherweise steht dem Programmierer dabei ein sogenannter Debugger zur Verfügung. Das ist ein wichtiges Entwicklerwerkzeug, das es ermöglicht, den Ablauf eines Programms zu überwachen und an bestimmten Stellen anzuhalten. Wenn der Programmablauf in einem Debugger angehalten wurde, kann der momentane Programmstatus genau analysiert werden. Auf diese Weise können Fehler sehr viel schneller gefunden werden als durch bloßes gedankliches Durchgehen des Quellcodes.

Im ersten Abschnitt widmen wir uns dem Debugging allgemein. Danach sollen Module erläutert werden, die nicht direkt etwas mit dem Debugger zu tun haben, sondern allgemein bei der Fehlersuche in einem Programm hilfreich sind. So wird beispielsweise erklärt, welche Möglichkeiten Python zum Erstellen einer Laufzeitanalyse oder automatisierter Tests bietet.


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21.1 Der Debugger  topZur vorigen Überschrift

Im Lieferumfang von Python ist ein Programm zum Debuggen von Python-Code enthalten, der sogenannte PDB (Python Debugger). Dieser Debugger läuft in einem Konsolenfenster und ist damit weder übersichtlich noch intuitiv. Aus diesem Grund haben wir uns dagegen entschieden, den PDB an dieser Stelle zu besprechen. Sollten Sie dennoch Interesse an diesem Debugger haben, beispielsweise gerade wegen seiner kommandozeilenbasierenden Benutzerschnittstelle, so finden Sie nähere Informationen dazu in der Python-Dokumentation.

Viele moderne Entwicklungsumgebungen [Eine Auflistung der gängigsten Entwicklungsumgebungen für Python finden Sie im Anhang. ] für Python bieten einen umfangreichen, integrierten Debugger mit grafischer Benutzeroberfläche, mit dem sich die Fehlersuche in einem Python-Programm recht komfortabel gestaltet. Auch IDLE bietet einen rudimentären grafischen Debugger (siehe Abbildung 21.1).

Abbildung 21.1  Der grafische Debugger von IDLE

Um den Debugger in IDLE zu aktivieren, müssen Sie in der Python Shell auf den Menüpunkt DebugDebugger klicken und dann das auf Fehler zu untersuchende Programm ganz normal per RunRun Module ausführen. Es erscheint zusätzlich zum Editorfenster ein Fenster, in dem die aktuell ausgeführte Codezeile steht. Durch einen Doppelklick auf diese Zeile wird sie im Programmcode hervorgehoben, sodass man stets weiß, wo genau man sich im Programmablauf befindet.

Da es abgesehen von IDLE noch eine Menge weitere Python-IDEs gibt und IDLE bei Weitem nicht das Nonplusultra ist, wäre es müßig, an dieser Stelle eine detaillierte Einführung in den grafischen Debugger von IDLE zu geben. Allerdings ähneln sich die Funktionen der diversen grafischen Debugger sehr stark, sodass wir allgemein darauf eingehen möchten, welche Funktionen ein grafischer Debugger in der Regel anbietet.

Das grundsätzliche Prinzip eines Debuggers ist es, dem Programmierer das schrittweise Ausführen eines Programms zu ermöglichen, um sich somit von Zeile zu Zeile ein genaues Bild davon zu machen, welche Änderungen sich ergeben haben und wie sich diese im Laufe des Programms auswirken. Eine sogenannte Debugging-Session beginnt zumeist damit, dass der Programmierer sogenannte Breakpoints im Programm verteilt. Beim Starten des Debuggers wird das Programm normal ausgeführt, bis der Programmfluss auf den ersten Breakpoint stößt. An dieser Stelle hält der Debugger den Programmlauf an und erlaubt das Eingreifen des Programmierers. Viele Debugger halten auch direkt nach dem Starten an der ersten Programmzeile und warten auf weitere Instruktionen des Programmierers.

Wenn das Programm angehalten wurde und der Programmfluss somit an einer bestimmten Zeile im Quellcode steht, hat der Programmierer mehrere Möglichkeiten, den weiteren Programmlauf zu steuern. Diese Möglichkeiten, im Folgenden Befehle genannt, finden Sie in einem grafischen Debugger üblicherweise an prominenter Stelle in einer Toolbar am oberen Rand des Fensters, da es sich dabei wirklich um die essenziellen Fähigkeiten eines Debuggers handelt.

  • Mit dem Befehl Step over wird der Debugger dazu veranlasst, zur nächsten Quellcodezeile zu springen und dort erneut zu halten.
  • Der Befehl Step into verhält sich ähnlich wie Step over, mit dem Unterschied, dass bei Step into auch in Funktions- oder Methodenaufrufe hineingesprungen wird, während diese bei Step over übergangen werden.
  • Der Befehl Step out springt aus der momentanen Unterfunktion heraus wieder dorthin, wo die Funktion aufgerufen wurde. Step out kann damit gewissermaßen als Umkehrfunktion zu Step into gesehen werden.
  • Der Befehl Run führt das Programm weiter aus, bis der Programmfluss auf den nächsten Breakpoint stößt oder das Programmende eintritt. Einige Debugger erlauben es mit einem ähnlichen Befehl, zu einer bestimmten Quellcodezeile zu springen oder den Programmcode bis zur Cursorposition auszuführen.

Neben diesen Befehlen, mit denen sich der Programmlauf steuern lässt, stellt ein Debugger einige Hilfsmittel bereit, mit deren Hilfe der Programmierer den Zustand des angehaltenen Programms vollständig erfassen kann. Welche dieser Hilfsmittel vorhanden sind und wie sie bezeichnet werden, ist von Debugger zu Debugger verschieden, dennoch möchten wir an dieser Stelle eine Übersicht über die gebräuchlichsten Hilfsmittel geben.

Das grundlegendste Hilfsmittel ist das Anzeigen einer Liste aller lokalen und globalen Referenzen mitsamt referenzierter Instanz, die im momentanen Programmkontext existieren. Auf diese Weise lassen sich Wertänderungen verfolgen und Fehler, die dabei entstehen, relativ leicht aufspüren.

Zusätzlich zu den lokalen und globalen Referenzen ist der sogenannte Stack von Interesse. In diesem wird die momentane Funktionshierarchie aufgelistet, sodass sich genau verfolgen lässt, welche Funktion welche Unterfunktion aufgerufen hat.

Gerade in Bezug auf die Programmiersprache Python bieten einige Debugger eine interaktive Shell, die sich im Kontext des angehaltenen Programms befindet und es dem Programmierer erlaubt, komfortabel Referenzen zu verändern, um somit in den Programmfluss einzugreifen.

Ein sogenannter Post Mortem Debugger kann in Anlehnung an den vorherigen Punkt betrachtet werden. In einem solchen Modus hält der Debugger das Programm erst an, wenn eine nicht abgefangene Exception aufgetreten ist. Im angehaltenen Zustand verfügt der Programmierer wieder über eine Shell sowie über die genannten Hilfsmittel, um dem Fehler auf die Spur zu kommen. Diese Form des Debuggens wird »post mortem« genannt, da sie erst nach dem Auftreten des tatsächlichen Fehlers, also nach dem »Tod« des Programms, aktiviert wird.

Mithilfe dieser Einführung in die Techniken des Debuggens und mit ein wenig Spieltrieb dürfte es für Sie kein Problem darstellen, den Debugger Ihrer favorisierten IDE in den Griff zu bekommen.

Abgesehen von dem eigentlichen Debugger, beinhaltet die Standardbibliothek Pythons noch einige Module, die speziell im Kontext des Debuggens von Bedeutung sind – sei es innerhalb der interaktiven Python Shell eines Debuggers oder völlig losgelöst vom Debugger. Diese Module sollen in den folgenden Abschnitten besprochen werden.



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