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对于每个程序开发者来说，调试几乎是必备技能。常用Pycharm编辑器里的方法有Print大法、log大法，但缺少类似Matlab的变量区，给代码调试带来不便，特别是在有函数的情况下，变量无法实时查看。
1、Python Console
在Pycharm编辑器里面有个Python Console，可以查看变量变化，但对于函数变量难调试。
2、PySnooper
安利一款非常好用的调试工具，它能在一些场景下，大幅度提高调试的效率， 那就是 PySnooper
2.1、快速安装
执行下面这些命令进行安装 PySnooper
pip install pysnooper2.2、简单案例
下面这段代码，定义了一个 test 的函数，在里面生成一个 person 的字典变量，然后去更新它，最后返回。
import pysnooper
@pysnooper.snoop()
def test():
person = {}
person["name"] = "domi"
person["age"] = 28
person["gender"] = "male"
return person
def main():
author = test()
main()输出结果
21:25:21.875841 call 5 def test():
21:25:21.875841 line 6 person = {}
New var:....... person = {}
21:25:21.875841 line 7 person["name"] = "domi"
Modified var:.. person = {'name': 'domi'}
21:25:21.876840 line 8 person["age"] = 28
Modified var:.. person = {'name': 'domi', 'age': 28}
21:25:21.876840 line 9 person["gender"] = "male"
Modified var:.. person = {'name': 'domi', 'age': 28, 'gender': 'male'}
21:25:21.876840 line 10 return person
21:25:21.876840 return 10 return person
Return value:.. {'name': 'domi', 'age': 28, 'gender': 'male'}
Elapsed time: 00:00:00.000999PySnooper 把函数运行的过程全部记录了下来，包括：
- 代码的片段、行号等信息，以及每一行代码是何时调用的？
- 函数内局部变量的值如何变化的？何时新增了变量，何时修改了变量。
- 函数的返回值是什么？
- 运行函数消耗了多少时间？
2.3、重定向到日志文件
@pysnooper.snoop() 不加任何参数时，会默认将调试的信息输出到标准输出。对于单次调试就能解决的 BUG ，这样没有什么问题，但是有一些 BUG 只有在特定的场景下才会出现，需要你把程序放在后面跑个一段时间才能复现。这种情况下，你可以将调试信息重定向输出到某一日志文件中，方便追溯排查。
@pysnooper.snoop(output='./debug.log')
def test():2.4、跟踪非局部变量值
PySnooper 是以函数为单位进行调试的，它默认只会跟踪函数体内的局部变量，若想跟踪全局变量，可以给 pysnooper.snoop() 加上 watch 参数
out = {"foo": "bar"}
@pysnooper.snoop(watch=('out["foo"]'))
def test():
person = {}
person["name"] = "domi"
person["age"] = 28
person["gender"] = "male"
out["foo"] += 'test'
return person
2.5、设置跟踪函数的深度
当你使用 PySnooper 调试某个函数时，若该函数中还调用了其他函数，PySnooper 是不会傻傻的跟踪进去的。如果你想继续跟踪该函数中调用的其他函数，可以通过指定 depth 参数来设置跟踪深度（不指定的话默认为 1）。
@pysnooper.snoop()
def test():
person = {}
person["name"] = "domi"
person["age"] = 28
person["gender"] = "male"
c = test1()
return person
def test1():
a = 1
b = 2
return a + b
@pysnooper.snoop(depth=2)
2.6、设置调试日志的前缀
当你在使用 PySnooper 跟踪多个函数时，调试的日志会显得杂乱无章，不方便查看。在这种情况下，PySnooper 提供了一个参数，方便你为不同的函数设置不同的标志，方便你在查看日志时进行区分。
@pysnooper.snoop(output="./debug.log", prefix="test: ")
def test():
person = {}
person["name"] = "domi"
person["age"] = 28
person["gender"] = "male"
c = test1()
return person
@pysnooper.snoop(output="./debug.log", prefix="test1: ")
def test1():
a = 1
b = 2
return a + b
2.7、支持多线程调试模式
PySnooper 同样支持多线程的调试，通过设置参数 thread_info=True，它就会在日志中打印出是在哪个线程对变量进行的修改。
@pysnooper.snoop(thread_info=True)
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