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Even if you write clear and readable code, even if you cover your code with tests, even if you are very experienced developer, weird bugs will inevitably appear and you will need to debug them in some way. Lots of people resort to just using bunch of print statements to see what's happening in their code. This approach is far from ideal and there are much better ways to find out what's wrong with
Watch Now This tutorial has a related video course created by the Real Python team. Watch it together with the written tutorial to deepen your understanding: Logging in Python Recording relevant information during the execution of your program is a good practice as a Python developer when you want to gain a better understanding of your code. This practice is called logging, and it’s a very useful
経緯 この記事はPyCon JP 2017 Development Sprintsでの取り組みと、 その後の勉強会(Nagoya.Swift+ 9月度勉強会 - connpass)での取り組みをまとめたものです。 注記 下記の内容は2017年当時のものであり、現在ではよりよい方法があります。下記の内容に従って環境構築を行うのは、次の観点でおすすめできません。 pyenv が必要になるケースはかなり限定される一方、環境の構成に与える影響が大きいので導入には慎重になるべき Docker Container への接続を行った後のデバッグ手法については Remote Development でより容易に実現できる 例えば次に従うことで、Docker Container を開発環境として利用できます。 下記の内容は 2017 年当時の環境を知るための資料として残しますが、現在でもこの手順に従うことを
メモ。 SQLAlchemy でモデルクラスを定義していて、__repr__ を毎回定義するのがダルい。 かといって定義しないと、デバッグ時(主にプリントデバッグ)に中身が出ないのも困る。 # -*- coding: utf-8 -*- from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey from sqlalchemy.orm import relationship from db import Base class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(50), unique=True) email = Column(String(120), unique=True) d
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