所以，一位清华校友、谷歌工程师laike9m ，便开发了一个强大的Python调试工具Cyberbrain ： 有了这个神器，今后debug也会和写代码一样流畅高效。 “赛博大脑”帮你debug 最常规的办法是用调试器，但是你能记住程序中每个步骤发生什么了吗？ 这就是传统方法的缺点：调试信息无法持久化，要靠程序员去记住它们。 这款名叫Cyberbrain （赛博大脑）的强大的工具，最亮眼的功能，是回溯代码中的变量更改历史，查看程序执行的状态。 所以，在你调试程序或debug时，不需要费几个小时用编译器逐行执行。 Cyberbrain会清晰的告诉你流程中都发生过什么 ： Cyberbrain能显示准确的数据流，并保留程序的每个状态。程序员不仅不需要记住任何内容，甚至不需要逐步执行程序，这可以节省大量调试时间。 比方说，你想找出为什么返回值是错误的。通过看图，就可以对导致返回值的原因有了一个大概的了解。 接下来，将鼠标悬停在 “返回 “节点上，所有相关的值都显示出来了，形成了一个从函数开始到结束的跟踪路径： 只要动动鼠标就能找到问题，谁还会去用麻烦的编译器呢？ 如果现在有一个大列表，但它无法与图匹配，如何使用工具来检查它的值？ 启动后，Cyberbrain会自动打开一个devtools窗口。 当你把鼠标悬停在一个变量上时，它的值就会被记录在devtools控制台中。 所以在这种情况下，虽然没有足够的空间在跟踪图中显示整个列表，但你仍然可以从devtools中检查它的值。 几乎所有的Python调试器(PyCharm、VS Code等)都会截断参数，无法显示一个大列表中的每个元素，但Cyberbrain不会这样做，除非你明确告诉它。 最后，Cyberbrain还能让用户在debug的同时，设置循环计数器。 [] 如何安装使用 Cyberbrain由一个Python库和各种编辑器/IDE集成组成。目前它支持 VS Code 和 Gitpod。 pip install Cyberbraincode —install-extension laike9m.Cyberbrain 同时，作者还提供了在线版的Cyberbrain，可以直接试用： https://gitpod.io/#snapshot/91475a9d-4ccf-420a-b0ee-11db084ce689 在使用过程中，假如你想追踪一个函数“foo”，可以使用**@trace**指令实现： from Cyberbrain import trace# As of now, you can only have one @trace decorator in the whole program.# We may change this in version 2.0, see https://github.com/laike9m/Cyberbrain/discussions/73@trace # Disable tracing with `@trace(disabled=True)`def foo(): Cyberbrain可以保持你的工作流程不变。运行一个程序（从 vscode 或命令行，都可以），一个新的面板将被打开，程序执行情况全部以可视化展示： 首先是可能会与其他调试器发生冲突。如果你设置了断点并使用VSC的调试器，Cyberbrain可能无法正常工作。一般来说，首选 “不调试运行”。 而当你的程序中有多个装饰器（decorator）时，应该将@trace设置为最底层的那个。 此外，目前Cyberbrain还不支持多线程代码。 作者介绍 作者laike9m ，谷歌软件工程师，目前全职开发Cyberbrain工具。 laike9m是清华校友，在博客中自述曾担任清华大学推理协会会长。此外还是重度二次元爱好者。 除了Cyberbrain，他还组织了一档播客节目，名字叫捕蛇者说 ，Pythonhunter。 图片: https://uploader.shimo.im/f/Ks0rqxVvzEZrPsfE.png Cyberbrain项目地址：https://github.com/laike9m/Cyberbrain laike9m主页：https://laike9m.com/blog/ 播客地址：https://pythonhunter.org/ 文末推荐一本《Python量化金融编程从入门到精通》，本书先从量化交易的基本概念讲起，然后讲解Python的基本语法及常见库的使用，在每章节的学习中都以金融量化为实例，并在后结合实战项目来进行学习和巩固，读者不但可以系统地学习Python编程的相关知识，而且还能学习到Python在量化交易场景下的应用。
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