注意：本文方法僅限于調(diào)試安裝時(shí)附帶py源碼的庫(kù)，如sklearn。

引入

用sklearn中的sklearn.feature_extraction.text.TfidfTransformer來(lái)獲取TF特征，但發(fā)現(xiàn)sklearn的計(jì)算結(jié)果與我手工計(jì)算結(jié)果不一樣。雖然能在github上找到sklearn的源碼。但不能動(dòng)態(tài)調(diào)試，就無(wú)法直觀的看到結(jié)果。

那么問(wèn)題來(lái)了，我們?cè)趺礃硬拍軇?dòng)態(tài)調(diào)試Python的第三方庫(kù)（比如sklearn）呢？怎么樣才能看到第三方庫(kù)中源碼動(dòng)態(tài)運(yùn)行的中間結(jié)果？

假設(shè)我的代碼如下：

# 原始語(yǔ)料，3個(gè)文本
strs_train =[
'God is love',
'OpenGL on the GPU is fast',
'Doctor David is PHD']

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 先提取 Bags of words特征
count_vect = CountVectorizer()
X_train_counts = count_vect.fit_transform(strs_train)
# 再基于Bags of words特征，變換為TF特征
tf_transformer = TfidfTransformer(use_idf=False).fit(X_train_counts)
X_train_tf = tf_transformer.transform(X_train_counts)
print(X_train_tf.todense())
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我怎么樣才能看到函數(shù)sklearn.feature_extraction.text.TfidfTransformer.transform()計(jì)算的中間結(jié)果呢？

Python調(diào)試基礎(chǔ)

Python自帶了一個(gè)用于調(diào)試代碼的模塊pdb。它支持?jǐn)帱c(diǎn)設(shè)置，單步調(diào)試，進(jìn)入函數(shù)調(diào)試，查看代碼片段，查看變量值，動(dòng)態(tài)改變變量值。

下面兩行代碼就能給程序加斷點(diǎn)：

import pdb
pdb.set_trace()
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加了斷點(diǎn)，運(yùn)行程序，當(dāng)程序停下，就可以用下面幾個(gè)命令，在SHELL中調(diào)試代碼。

調(diào)試Python第三方庫(kù)

我們用pdb，就可以在第三方庫(kù)中下斷點(diǎn)，并進(jìn)行調(diào)試。這里以調(diào)試sklearn中的sklearn.feature_extraction.text.TfidfTransformer為例，給出如下步驟。

• （1）找到第三方庫(kù)所在的位置

先利用如下Python代碼找到sklearn源碼位置。我的位置在C:\\Users\\biny\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\sklearn。

import sklearn, os
path = os.path.dirname(sklearn.__file__)
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• （2）刪掉Python預(yù)編譯的字節(jié)碼

Python程序在運(yùn)行時(shí)，為了提高運(yùn)行速度，Python解釋器先將.py代碼編譯為byte code（字節(jié)碼），再有Python虛擬機(jī)來(lái)執(zhí)行字節(jié)碼。

下次再運(yùn)行同一程序時(shí)，若.py代碼沒(méi)有改變，則省略將.py代碼編譯為字節(jié)碼的步驟，直接運(yùn)行上次已編譯好的字節(jié)碼。

這些字節(jié)碼，會(huì)被存于__pycache__文件夾下，和.pyc文件。按照原理，這個(gè)步驟是不需要做的，不過(guò)刪掉字節(jié)碼在運(yùn)行自己的程序，如果不會(huì)出現(xiàn)新的字節(jié)碼文件，說(shuō)明你的第三方庫(kù)位置找錯(cuò)了。這樣能方便我們發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤。

• （3）在第三方庫(kù)源碼中加斷點(diǎn)

根據(jù)第三方庫(kù)的位置，找到sklearn.feature_extraction.text.TfidfTransformer.transform()函數(shù)所在.py文件。并用pdb在函數(shù)開(kāi)頭加上斷點(diǎn)（如下）。

def transform(self, X, copy=True):
    import pdb
    pdb.set_trace()

    if hasattr(X, 'dtype') and np.issubdtype(X.dtype, np.float):
        # preserve float family dtype
        X = sp.csr_matrix(X, copy=copy)
    else:
        # convert counts or binary occurrences to floats
        X = sp.csr_matrix(X, dtype=np.float64, copy=copy)
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• （4）運(yùn)行自己的程序

運(yùn)行我的代碼，停在第三方庫(kù)中，就可以用pdb命令調(diào)試第三方代碼了。

• 此時(shí)代碼已經(jīng)運(yùn)行并進(jìn)入第三方庫(kù)中，停止在斷點(diǎn)處：
  C:\mine\tmp\debug_py_3rd_lib>python main.py

  c:\users\biny\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\text.py(1018)transform()
  -> if hasattr(X, ‘dtype’) and np.issubdtype(X.dtype, np.float):
  (Pdb)

• 用n命令（next），讓代碼單步運(yùn)行到關(guān)鍵點(diǎn)：

  c:\users\biny\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\text.py(1042)transform()
  -> if self.norm:
  (Pdb) n

• 直接輸入要查看的中間變量（X.data），停下的這行代碼是即將執(zhí)行的，我們可以看到執(zhí)行前的變量值：

  c:\users\biny\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\text.py(1043)transform()
  -> X = normalize(X, norm=self.norm, copy=False)
  (Pdb) X.data
  array([ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])

• 繼續(xù)執(zhí)行代碼（n命令），然后可以看到中間變量值被改變。也能看到這個(gè)改變是因?yàn)樽隽?code>normalize。
  (Pdb) n

  c:\users\biny\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\text.py(1045)transform()
  -> return X
  (Pdb) X.data
  array([ 0.57735027, 0.57735027, 0.57735027, 0.40824829, 0.40824829,
  0.40824829, 0.40824829, 0.40824829, 0.40824829, 0.5 ,
  0.5 , 0.5 , 0.5 ])

記住調(diào)試結(jié)束后，一定要在第三方源碼中刪掉pdb斷點(diǎn)那兩行代碼！

參考

• （1）python調(diào)試。http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-pythondebugger/