¿Errores en Python? ¡Pdb al rescate!
'Python errors? Pdb to the rescue!
PROGRAMACIÓN EN PYTHON
¿Vale la pena aprender y usar el depurador Pdb?
Se pueden utilizar varias herramientas para depurar código Python, desde la simple función print()
, pasando por icecream
y su hermano ycecream
que son más avanzados pero estáticos, hasta los diferentes depuradores interactivos que ofrecen los IDEs. Sin embargo, mi elección siempre ha sido el depurador integrado pdb
, junto con la función breakpoint()
integrada.
Depuración
La depuración está en el corazón de la programación. Comienzas a depurar cuando empiezas a aprender a programar, y dejas de depurar cuando prometes que has escrito tu última línea de código… y si cumples esa promesa.
Podrías pensar que una forma de reducir el tiempo dedicado a depurar tu código es escribir buen código. Seamos sinceros: la mayoría de las veces, escribir buen código significa… depurar mucho durante el desarrollo. Sin duda, un buen programador escribirá un código mejor y cometerá menos errores, pero esto no significa que no necesite depurar.
Hay, sin embargo, una forma de depurar menos: escribir buenas pruebas unitarias.
- OpenAI presenta DALL·E 3 Un salto revolucionario en la generación de texto a imagen
- Investigadores de IBM proponen un nuevo marco de ataque adversario capaz de generar entradas adversarias para sistemas de IA independientemente de la modalidad o tarea.
- Separación de fuentes de música mediante IA Cómo funciona y por qué es tan difícil
Para depurar menos, escribe buenas pruebas unitarias.
Ya sea que utilices desarrollo dirigido por pruebas o no, escribe buenas pruebas. Escribir buenas pruebas significa escribir un número suficiente de pruebas bien escritas. No pretendo discutir sobre las pruebas aquí, así que te dejo con este pensamiento; escribí más sobre pruebas aquí:
Haz que disfrutes escribir pruebas unitarias
A la mayoría de los desarrolladores no les gusta escribir pruebas. Si estás entre ellos, haz todo lo posible por cambiar eso.
VoAGI.com
Podemos asumir que todos los programadores necesitan depurar su código. Algunos pueden decir que no lo necesitan, pero no es cierto. Lo necesitan; simplemente no utilizan herramientas de depuración dedicadas, llamadas depuradores. En cambio, ejecutan su código para una entrada específica, luego lo verifican y, al ver que algo está mal, cambian el código y repiten el proceso. Así que, a pesar de no utilizar depuradores, depuran su código; simplemente tienen que dedicar más tiempo a hacerlo. ¡Los depuradores fueron creados por una razón!
We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
- Según el analista Apple está muy rezagada detrás de Microsoft y Google en inteligencia artificial generativa
- Informe OpenAI acelerando los esfuerzos para lanzar un LLM multimodal llamado GPT-Vision.
- La Escuela de Ingeniería da la bienvenida a Songyee Yoon, PhD ’00, como investigadora visitante de innovación.
- 7 Visualizaciones con Python para manejar datos categóricos multivariables
- Repensando la garantía de calidad en la era de la IA generativa
- Train y despliega modelos de ML en un entorno multicloud utilizando Amazon SageMaker
- Guía completa para principiantes de las herramientas de Hugging Face LLM