# 9.3 【调试技巧】PyCharm跑完后立即进入调试模式
假如我们在一个爬虫的项目中,会使用到 正则表达式 来匹配我们想要抓取的内容。正则这种东西,有几个人能够一步到位的呢,通常都需要经过很多次的调试才能按预期匹配。在我们改了一次正则后,运行了下,需要重新向网站抓取请求,才能发现没有匹配上,然后又改了一版,再次运行同样需要发起请求,结果还是发现还是没有匹配上,往往复复,正则不好的同学可能要进行几十次的尝试。
(上面这个例子可能不太贴切,毕竟是有很多种方法实现不用重新发请求,只是列举了一种很笨拙且低效的调试过程,你看看就好了)
而我们在这几十次的调试中,向同一网站发起请求都是没有意义的重复工作。如果在 Pycharm 中可以像 IPython Shell 和 Jupyter Notebook 那样,可以记住运行后所有的变量信息,可以在不需要重新运行项目或脚本,就可以通过执行命令表达式,来调整我们的代码,进行我们的正则调试。
答案当然是有。
假如我在调试如下几行简单的代码。在第 3 行处打了个断点。然后点击图示位置 `Show Python Prompt` 按钮。
![](http://image.iswbm.com/Fi3N02x9OeOPatGdaReam_icn9G_)
就进入了 `Python Shell` 的界面,这个Shell 环境和我们当前运行的程序环境是打通的,变量之间可以互相访问,这下你可以轻松地进行调试了。
![](http://image.iswbm.com/Fj1W53Txj0iFs5eYhFYh_dHlPtIL)
上面我们打了个断点,是为了方便说明这个效果。并不是说一定要打断点。如果不打断点,在脚本执行完成后,也仍然可以在这个界面查看并操作所有变量。
![](http://image.iswbm.com/FlMsB7B1x6ET9mLOgydTWuTEXuOe)
现在我们已经可以满足我们的调试的需求,但是每次运行脚本,都要手动点击 `Show Python Prompt` ,有点麻烦。嗯?其实这个有地方可以设置默认打开的。这个开关还比较隐秘,一般人还真发现不了。
你需要点击图示位置 `Edit Configurations` 处。
![](http://image.iswbm.com/FmfL3r0iWx_srT_xMASBEp1ZaaId)
然后在这里打勾选中。
![](http://image.iswbm.com/FiNCYpVlI93gk1zhOdQn4c0A8FMX)
设置上之后,之后你每次运行后脚本后,都会默认为你存储所有变量的值,并为你打开 console 命令行调试界面。
除了上面这种方法,其实还有一种方法可以在调试过程中,执行命令表达式,而这种大家可能比较熟悉了,这边也提一下,就当是汇总一下。但是从功能上来说,是没有上面这种方法来得方便易用的。因为这种方法,必须要求你使用 debug 模式运行项目,并打断点。
使用方法就是,在你打了断点后,在图示位置处,点击右键使用 `Evaluate Expression`
![](http://image.iswbm.com/FrAq1tVRM7Bz948wRqZFzU2PQnI0)
就弹出了一个 `Evaluate Expression` 窗口,这里 可以运行命令表达式,直接操作变量。
![](http://image.iswbm.com/Fo2aEraqbj_2KqDt44EzJTVe8pEf)
- 第一章:安装运行
- 1.1 【环境】快速安装 Python 解释器
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- 1.3 【基础】两种运行 Python 程序方法
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- 第九章:调试技巧
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- 9.2 【调试技巧】PyCharm 中指定参数调试程序
- 9.3 【调试技巧】PyCharm跑完后立即进入调试模式
- 9.4 【调试技巧】脚本报错后立即进入调试模式
- 9.5 【调试技巧】使用 PDB 进行无界面调试
- 9.6 【调试技巧】如何调试已经运行的程序?
- 9.7 【调试技巧】使用 PySnopper 调试疑难杂症
- 9.8 【调试技巧】使用 PyCharm 进行远程调试
- 第十章:并发编程
- 10.1 【并发编程】从性能角度初探并发编程
- 10.2 【并发编程】创建多线程的几种方法
- 10.3 【并发编程】谈谈线程中的“锁机制”
- 10.4 【并发编程】线程消息通信机制
- 10.5 【并发编程】线程中的信息隔离
- 10.6 【并发编程】线程池创建的几种方法
- 10.7 【并发编程】从 yield 开始入门协程
- 10.8 【并发编程】深入理解yield from语法
- 10.9 【并发编程】初识异步IO框架:asyncio 上篇
- 10.10 【并发编程】深入异步IO框架:asyncio 中篇
- 10.11 【并发编程】实战异步IO框架:asyncio 下篇
- 10.12 【并发编程】生成器与协程,你分清了吗?
- 10.14 【并发编程】浅谈线程安全那些事儿
- 第十二章:虚拟环境
- 12.1 【虚拟环境】为什么要有虚拟环境?
- 12.2 【虚拟环境】方案一:使用 virtualenv
- 12.3 【虚拟环境】方案二:使用 pipenv
- 12.4 【虚拟环境】方案三:使用 pipx
- 12.5 【虚拟环境】方案四:使用 poetry
- 第十三章:绝佳工具
- 13.1 【静态检查】mypy 的使用
- 13.2 【代码测试】pytest 的使用
- 13.3 【代码提交】pre-commit hook
- 13.4 【项目生成】cookiecutter 的使用
- 第十四章:数据可视化
- 14.1 【可视化之matplotlib】一图带你入门matplotlib
- 14.2 【可视化之matplotlib】详解六种可视化图表
- 14.3 【可视化之matplotlib】 绘制正余弦函数图象
- 14.4 【可视化之matplotlib】难点:子图与子区
- 14.5 【可视化之matplotlib】绘制酷炫的gif动态图
- 14.6 【可视化之matplotlib】自动生成图像视频
- 14.7 【可视化神器】最高级的可视化神器: plotly_express