操纵这个开源工具来看管 Python 中的变量

要使用它，你必须先用 pip 安装它：

$ python3 -m pip install watchpoints

对于任何一个你想监控的变量，使用 watch 函数对其进行监控。

from watchpoints importwatch

a =0

watch(a)

a =1

当变量发生变化时，它的值就会被打印到标准输出：

======WatchpointsTriggered======

CallStack(most recent call last):

<module>(my_script.py:5):

> a =1

a:

0

->

1

信息包括：

变量被改变的行。

调用栈。

变量的先前值/当前值。

它不仅适用于变量本身，也适用于对象的变化：

from watchpoints importwatch

a =[]

watch(a)

a ={}#触发

a["a"]=2#触发

当变量 a 被重新分配时，回调会被触发，同时当分配给 a 的对象发生变化时也会被触发。

更有趣的是，监控不受作用域的限制。你可以在任何地方观察变量/对象，而且无论程序在执行什么函数，回调都会被触发。

from watchpoints importwatch

def func(var):

    var["a"]=1

a ={}

watch(a)

func(a)

例如，这段代码打印出：

======WatchpointsTriggered======

CallStack(most recent call last):

<module>(my_script.py:8):

> func(a)

func (my_script.py:4):

>var["a"]=1

a:

{}

->

{'a':1}

watch 函数不仅可以监视一个变量，它也可以监视一个字典或列表的属性和元素。

from watchpoints importwatch

classMyObj:

    def __init__(self):

        self.a =0

obj =MyObj()

d ={"a":0}

watch(obj.a, d["a"])#是的，你可以这样做

obj.a =1#触发

d["a"]=1#触发

这可以帮助你缩小到一些你感兴趣的特定对象。

如果你对输出格式不满意，你可以自定义它。只需定义你自己的回调函数：

watch(a, callback=my_callback)

#或者全局设置

watch.config(callback=my_callback)

当触发时，你甚至可以使用 pdb：

watch.config(pdb=True)

这与 breakpoint() 的行为类似，会给你带来类似调试器的体验。

如果你不想在每个文件中都导入这个函数，你可以通过 install 函数使其成为全局：

（编辑：青岛站长网）

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