在iPython Notebook中进行调试的正确方法是什么？

我所知， %debug magic可以在一个单元内进行调试。

但是，我有跨多个单元格的函数调用。

例如，

In[1]: def fun1(a)
           def fun2(b)
               # I want to set a breakpoint for the following line #
               return do_some_thing_about(b)

       return fun2(a)

In[2]: import multiprocessing as mp
       pool=mp.Pool(processes=2)
       results=pool.map(fun1, 1.0)
       pool.close()
       pool.join

我试过的

1. 我试图%debug在cell-1的第一行中设置。但是它甚至在执行单元2之前就立即进入调试模式。

2. 我试图%debug在代码之前添加该行return do_some_thing_about(b)。但是，代码将永远运行，永远不会停止。

在ipython笔记本中设置断点的正确方法是什么？

使用ipdb

通过安装

pip install ipdb

用法：

In[1]: def fun1(a):
   def fun2(a):
       import ipdb; ipdb.set_trace() # debugging starts here
       return do_some_thing_about(b)
   return fun2(a)
In[2]: fun1(1)

用于逐行执行n和进入功能使用，s并退出调试提示使用c。

有关可用命令的完整列表：https : //appletree.or.kr/quick_reference_cards/Python/Python%20Debugger%20Cheatsheet.pdf

您可以ipdb在jupyter内部使用以下命令：

from IPython.core.debugger import Tracer; Tracer()()

编辑：自IPython 5.1起，不推荐使用上述功能。这是新方法：

from IPython.core.debugger import set_trace

set_trace()在需要断点的地方添加。键入help用于ipdb命令输入字段出现时。

您的返回函数位于def函数（主函数）的行中，您必须给它一个制表符。和使用

%%debug 

代替

%debug 

调试整个单元而不仅仅是行。希望这可能对您有帮助。

您始终可以在任何单元格中添加它：

import pdb; pdb.set_trace()

调试器将在该行停止。例如：

In[1]: def fun1(a):
           def fun2(a):
               import pdb; pdb.set_trace() # debugging starts here
           return fun2(a)

In[2]: fun1(1)

在Python 3.7中，您可以使用breakpoint（）函数。只需输入

breakpoint()

无论您想在哪里停止运行时，都可以使用相同的pdb命令（r，c，n，...）或评估变量。

只需键入import pdb在jupyter笔记本，然后用这个的cheatsheet调试。非常方便

c->继续，s->步进，b 12->在第12行设置断点，依此类推。

一些有用的链接： pdb上的Python官方文档，Python pdb调试器示例，以更好地了解如何使用调试器命令。

一些有用的屏幕截图：

得到错误后，在下一个单元格中运行%debug，仅此而已。

在%pdb魔术的命令是很好用为好。只需说一遍%pdb on，随后pdb调试器将在所有异常上运行，无论调用堆栈中有多深。非常便利。

如果您有要调试的特定行，只需在此处引发一个异常（通常您已经！），或使用%debug其他人一直在建议的magic命令。

我刚刚发现了PixieDebugger。甚至以为我还没有时间进行测试，这似乎确实是调试我们在ipdb中使用ipython的方式的最相似方法

它还有一个“评估”标签

提供了本机调试器作为JupyterLab的扩展。可以在几周前发布，可以通过获取相关扩展以及xeus-python内核（尤其是没有ipykernel用户众所周知的魔术）来安装它：

jupyter labextension install @jupyterlab/debugger
conda install xeus-python -c conda-forge

这样可以实现其他IDE众所周知的可视化调试体验。

来源：Jupyter的可视调试器