真心有用！神器Jupyter的可视化Debug！转载

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大家好，我是菜鸟兄弟！大家好，我是菜鸟兄弟！大家好，我是菜鸟兄弟！大家好，我是菜鸟兄弟！

Python 如何选择代码编辑器？如何选择代码编辑器？如何选择代码编辑器？如何选择代码编辑器？PyCharm、VS Code、Jupyter Notebook 它们都有自己的特点。它们都有自己的特点。它们都有自己的特点。每一种都有自己的特点。Jupyter 适用于需要可视化的数据分析。PyCharm 更适合完全的更适合完全的更适合完全的 Python 项目。

然而，由于交互操作，很少有开发人员会想到使用 Jupyter 做 Debug。

尽管许多读者可能会这样想尽管许多读者可能会这样认为 Jupyter 它足以用于演示和小规模实验。Debug 对它的需要不多，但弥补它的需要不多，但弥补它的需要不多，但要弥补它 Jupyter 缺少的一环将使它更好地发挥作用，未来 Debug 也将用作默认模式。它也将用作默认模式。也将用作默认模式。也将用作默认模式。

为什么 Jupyter 需要 Debug？

Jupyter 虽然该工具具有良好的交互性能，但它也明白对于大型代码库，最好使用传统的 IDE 更可靠。它更可靠。更可靠。

所以为了填补这个空白，所以为了填补这个空白，Jupyter 该项目在过去的几年里也一直希望 JupyterLab 以增强大型代码库的处理能力。以增强大型代码库的流程。以增强大型代码库的处理能力。

然而，JupyterLab 仍然有一个主要的缺点，它不能通过 Debug，这限制了进一步的调试。这几天。Jupyter 该团队表示，经过几个月的开发，他们很高兴能第一次发布 Jupyter 可视化 Debugger。

虽然这只是第一个版本，但现在可以设置公共断点 Debug您可以查看有关各种变量、执行模块等的信息。

新工具的使用也非常简单和常见 Debug 以大致相同的方式。如果读者想要安装这个新工具，那么首先需要创建一个新工具 JupyterLab 安装前端插件。安装前端插件。正在加载前端插件。安装前端插件。

jupyter labextension install @jupyterlab/debugger

至于后端 Kernel，Jupyter 该团队表示，目前 kernel 需要实现 Jupyter Debug Protocol所以目前，你只能暂时这样用，只能xeus-python：

conda install xeus-python -c conda-forge

只要安装了前端和后端，就可以直接使用。开发商还提供了 Debug 该公司的在线体验版本不需要安装任何东西即可体验。

在线 Debug 环境：
https://hub.gke.mybinder.org/user/jupyterlab-debugger-hwxovlw4/lab/tree/examples/index.ipynb

Xeus-python

第一个支撑，第一个支撑 Jupyter Debug 的内核

Xeus 是 Jupyter kernel protocol 的 C++实现，它本身不是一个内核，而是一个可以帮助构建内核的库。当开发人员希望构建 Python、Lua 等拥有 C、C++ API 当涉及到语言内核时，它非常有用。它是非常有用的，当语言的核心

已经有一些使用的内核，已经有几个使用 xeus 大力开展发展。实施发展战略。进行开发。来进行开发。Xeus-python 内核是我们做的方式 Python 一个可选的内核可用于开发，并于去年发布。Xeus-python 之所以被 Jupyter 这支队伍被选为第一个实现 Debug 内核，主要是因为它有两个主要的优势。

• Xeus-python 具有可插拔的并发模型，允许在不同的线程中运行 Control channel 加工的过程。

• Xeus-python 它有一个非常轻量级的代码库，所以很容易迭代和更新。

短期内，xeus-python 还将有进一步增强的计划，例如添加 Ipython 魔术方法，优化魔术方法，优化魔术方法，优化 xeus-python 的 PyPI 等。

深入至 debugger 前端架构的前端架构前端架构

JupyterLab 的 debugger 该扩展满足了用户对 IDE 使用习惯提供了通常的特征。

• 带有资源管理器、无序列表、源代码预览的侧边栏，并允许导航调用堆栈

• 能够直接在代码旁边设置断点(例如，在代码单元中和在代码控制台中)

• 指示当前执行停止位置的可视标记

当使用 Jupyter 当笔记本被执行时，执行的状态存储在内核中。但如果我们执行一个 cell然后是整个 cell 被删除，则该用户处于 Dubug 当你想要运行它的时候，你想要运行的代码怎么办？

如下面的动画所示，该插件支持特定的用例，并可以查看之前执行的 cell。

转到删除的单元格访问已删除的单元格访问已删除的单元格转到已删除的单元格

在 JupterLab 调试代码控制台中的调试代码控制台

在 JupyterLab 调试文件中的调试文件中的调试文件

可以在 notebook 级别，用户可以在调试时启用调试 notebook 在同一时间的另一个时间在另一个时间在另一个s而在另一个 notebook 上工作。

多台笔记本电脑同时调试多台笔记本电脑同时调试多台笔记本电脑

可以使用树查看器和表查看器检查变量。

变量浏览器变量浏览器变量查看器

JupyterLab 的 debugger 该插件旨在与任何支持调试内核一起使用。通过 Debug Adapter Protocol，debugger 插件可以抽象特定于语言的功能，并为用户提供匹配的调试界面。

团队计划继续工作，团队正在计划，团队计划 2020 年对 debugger 的体验进行重大改进，例如在变量浏览器变量浏览器变量查看器中支持丰富的渲染，在 UI 在中支持条件断点在中支持条件断点

VS Code 可视化 Debug 工具

Debug 是一条漫长的路，不久前推出了一条 VS Code 实时可视化实时可视化 debug 工具，这里也可以作为参考。以一种更优雅和简单的方式 debug 未来的优化方向之一是帮助用户找到代码中有问题的区域，以及前面介绍的可视化 debug 能够快速显示数据结构。能够快速显示数据结构。

从效果层面上看，这款工具更加惊艳，与之前的传统 debug 这种方式的表示方式完全不同，例如，将断点设置为第一个 32 定义双向链表的行，后跟运行代码的行，将在右侧显示相应的数据结构图。

它还将根据数据结构的不同以不同的方式呈现，如树、表、曲线和图形。

还有其他内置的可定制可视化调整器，允许您根据处理的对象选择更易于理解的可视化。例如，图表可视化Plotly 可视化，Tree 可视化、网格可视化、文本可视化等。

Plotly 可视化

AST 可视化

不过这款 VS Code 的 debug 工具开发人员正在探索将其用于工具，开发人员正在探索将其用于 Python 支持，而 Python 完善的支持将使该项目更加方便和适用。

而对于 debug 可以说，无论最终通过的是什么，也不管最终通过的是什么 print() 大法，还是好好利用 assert 语句，或通过直接设置断点，包括各种新的 debug 工具。仅在辅助设备的层面上，只要它能提高效率，无论是哪一种 debug 工具，找一个适合你的，值得一试的。

参考链接。参考链接。
https://blog.jupyter.org/a-visual-debugger-for-jupyter-914e61716559
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/foum00/n\_jupyter\_visual\_debugger/

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