Эффективные способы поиска и устранения ошибок в Python

Расширенные примеры отладки и тестирования

1. Отладка рекурсивной функции с pdb

Рекурсивные функции сложны для отладки, так как ошибка может быть глубоко в стеке вызовов. pdb позволяет перемещаться по стеку.

def factorial(n):
    if n < 0:
        raise ValueError('n must be non-negative')
    if n == 0:
        return 1
    return n * factorial(n-1)

import pdb; pdb.set_trace()
print(factorial(5))

После остановки на pdb.set_trace(), введём команды:

• where (w) покажет стек вызовов
• up (u) перейти на уровень выше
• down (d) перейти ниже
• p n вывести значение n на текущем уровне

(Pdb) w
  /tmp/example.py(12)<module>()
-> print(factorial(5))
  /tmp/example.py(7)factorial()
-> return n * factorial(n-1)
  /tmp/example.py(7)factorial()
-> return n * factorial(n-1)
  /tmp/example.py(7)factorial()
-> return n * factorial(n-1)
  /tmp/example.py(7)factorial()
-> return n * factorial(n-1)
  /tmp/example.py(7)factorial()
-> return n * factorial(n-1)
  /tmp/example.py(5)factorial()
-> return 1

Таким образом можно увидеть, что при n=5 функция вызывается 6 раз. При ошибочной рекурсии (например, нет базового случая) стек будет расти бесконечно, и pdb можно использовать для анализа глубины.

2. Продвинутое логирование с ротацией файлов

При долго работающих приложениях важно управлять размером лог-файлов. Модуль logging предоставляет RotatingFileHandler.

import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler

handler = RotatingFileHandler('app.log', maxBytes=1024, backupCount=3)
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler.setFormatter(formatter)

logger = logging.getLogger('myapp')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
logger.addHandler(handler)

for i in range(100):
    logger.debug(f'iter {i}')

После выполнения будет создано до 4 файлов: app.log, app.log.1, app.log.2, app.log.3. Каждый файл не превышает 1 KB.

(файлы в директории)

Это позволяет избежать переполнения диска и упрощает анализ логов.

3. Строгая проверка типов с mypy и игнорирование отдельных мест

Для максимального контроля используется опция --strict, которая включает все проверки. Иногда необходимо отключить проверку для конкретной строки.

# file: strict_example.py
from typing import List, Optional

def process(items: List[str]) -> None:
    for item in items:
        print(item.upper())  # Работает, так как item - строка

def legacy_function(data):
    return len(data)  # mypy потребует аннотацию

result = legacy_function([1,2,3])
print(result)

$ mypy --strict strict_example.py
strict_example.py:8: error: Function is missing a type annotation
strict_example.py:11: error: Call to untyped function "legacy_function" in typed context
Found 2 errors in 1 file (checked 1 source file)

Чтобы игнорировать строку с legacy_function, добавляем комментарий:

result = legacy_function([1,2,3])  # type: ignore

После этого mypy не выдаст ошибку для этой строки. Однако лучше аннотировать legacy_function.

4. Параметризованные тесты в pytest для разных наборов данных

Параметризация позволяет запустить один тест с разными аргументами, что сокращает дублирование кода.

# test_parametrize.py
import pytest
from math import isclose

def divide(a, b):
    if b == 0:
        raise ValueError('Division by zero')
    return a / b

@pytest.mark.parametrize('a,b,expected', [
    (10, 2, 5.0),
    (0, 5, 0.0),
    (-6, 3, -2.0),
    (7, 2, 3.5),
])
def test_divide_valid(a, b, expected):
    assert isclose(divide(a, b), expected)

@pytest.mark.parametrize('a,b', [
    (10, 0),
    (5, 0),
])
def test_divide_zero(a, b):
    with pytest.raises(ValueError):
        divide(a, b)

$ pytest test_parametrize.py -v
============================= test session starts ==============================
collected 6 items

test_parametrize.py::test_divide_valid[10-2-5.0] PASSED
test_parametrize.py::test_divide_valid[0-5-0.0] PASSED
test_parametrize.py::test_divide_valid[-6-3--2.0] PASSED
test_parametrize.py::test_divide_valid[7-2-3.5] PASSED
test_parametrize.py::test_divide_zero[10-0] PASSED
test_parametrize.py::test_divide_zero[5-0] PASSED

============================== 6 passed in 0.02s ===============================

Этот подход особенно полезен при тестировании функций с различными граничными условиями.