import pdb; pdb.set_trace()

时间: 2024-05-29 11:14:40 浏览: 19
这是 Python 中用来进行调试的代码,它会在指定的位置打上断点,程序执行到该位置时会自动暂停并进入调试模式。在调试模式下,你可以一步步执行代码并查看变量的值,帮助你找出程序中的错误。 具体操作是,在代码中加入 `import pdb; pdb.set_trace()`,然后运行代码,程序执行到该行时就会进入调试模式。 在调试模式下,可以使用以下命令: - `n`:执行下一行代码 - `s`:进入函数调用 - `c`:继续执行直到下一个断点 - `p 变量名`:打印变量的值 - `q`:退出调试模式 当你找到错误后,可以使用 `q` 命令退出调试模式,然后在代码中删除 `import pdb; pdb.set_trace()`。
相关问题

import pdb;pdb.set_trace()

这段代码是 Python 中的调试技巧,它会在代码执行到这一行时暂停程序,并进入调试模式,让你能够逐行执行代码并查看变量的值等调试信息。你可以在调试模式下使用一些命令来控制程序的执行,比如 `n` 执行下一行代码,`s` 进入函数调用,`c` 继续执行程序,`q` 退出调试模式等等。这个技巧通常用于调试程序中的错误和问题,帮助开发人员更快地定位和解决问题。

pdb.set_trace()的使用方法

`pdb.set_trace()`是Python自带的一个用于调试程序的工具,它可以在代码中设置一个断点,使程序执行到该断点处时暂停,让开发者可以对程序进行逐行调试。 使用方法: 1. 在需要设置断点的地方,加入`import pdb;pdb.set_trace()`语句。 2. 运行程序,当程序执行到该语句时,会停在这里,等待开发者进行调试。 3. 在调试时,可以使用命令行输入一些命令,如n(下一步),c(继续执行),p(打印变量值)等,对程序进行调试。 4. 调试完成后,可以使用命令q退出调试模式,继续程序的执行。 例如: ```python import pdb def add(a, b): pdb.set_trace() return a + b print(add(1, 2)) ``` 运行上述代码后,程序会在`pdb.set_trace()`处暂停,此时可以使用命令行输入`n`命令逐步执行代码,使用`p`命令打印变量值等。

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帮我解读下这个代码:import csv import os import numpy as np import pandas as pd import pymysql from pymysql import connect # %% # drug_table = pd.read_excel('./data/drug.xlsx') drug_table_an = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='antibiotic') drug_table_sa = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='sedatives_and_analgesics') drug_table_co = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='anticoagulant') prescriptions = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/PRESCRIPTIONS.csv') item = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_ITEMS.csv') labitem = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_LABITEMS.csv') columns_pre = prescriptions.columns.tolist() columns_item = item.columns.tolist() columns_labitem = labitem.columns.tolist() # drugs = (drug_table['anticoagulant'].to_list()+drug_table['antiplatelet'].to_list())[:-4] drugs = ['barbital' ,'zepam' ,'zolam' ,'zolpidem' ,'propofol' ,'dexmedetomidine' ,'pentobarbital' ,'clonazepam' ,'alprazolam' ,'estazolam' ,'Zolpidem Tartrate'] drug_test_tsv = open('drug_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') drug_test = csv.writer(drug_test_tsv, delimiter=',') drug_test.writerow(columns_pre) item_test_tsv = open('item_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') item_test = csv.writer(item_test_tsv, delimiter=',') item_test.writerow(columns_item) labitem_test_tsv = open('labitem_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') labitem_test = csv.writer(labitem_test_tsv, delimiter=',') labitem_test.writerow(columns_labitem) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM PRESCRIPTIONS where drug like '%"+ drug + "%' or drug_name_poe like '%"+ drug + "%' or drug_name_generic like '%"+ drug + "%'" print(sql) conn = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) data_tmp = cursor.fetchall() # print(data_tmp is None) if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2], data_cur[3], data_cur[7], data_cur[8], data_cur[9]) drug_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_ITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) item_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_LABITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) labitem_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() # %% import pandas as pd drug = pd.read_csv('drug_patients_sedative.csv') print(drug.DRUG.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_POE.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_GENERIC.unique()) # %%

from pdb import set_trace as st import os import numpy as np import cv2 import argparse parser = argparse.ArgumentParser('create image pairs') parser.add_argument('--fold_A', dest='fold_A', help='input directory for image A', type=str, default='../dataset/50kshoes_edges') parser.add_argument('--fold_B', dest='fold_B', help='input directory for image B', type=str, default='../dataset/50kshoes_jpg') parser.add_argument('--fold_AB', dest='fold_AB', help='output directory', type=str, default='../dataset/test_AB') parser.add_argument('--num_imgs', dest='num_imgs', help='number of images',type=int, default=1000000) parser.add_argument('--use_AB', dest='use_AB', help='if true: (0001_A, 0001_B) to (0001_AB)',action='store_true') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('[%s] = ' % arg, getattr(args, arg)) splits = os.listdir(args.fold_A) for sp in splits: img_fold_A = os.path.join(args.fold_A, sp) img_fold_B = os.path.join(args.fold_B, sp) img_list = os.listdir(img_fold_A) if args.use_AB: img_list = [img_path for img_path in img_list if '_A.' in img_path] num_imgs = min(args.num_imgs, len(img_list)) print('split = %s, use %d/%d images' % (sp, num_imgs, len(img_list))) img_fold_AB = os.path.join(args.fold_AB, sp) if not os.path.isdir(img_fold_AB): os.makedirs(img_fold_AB) print('split = %s, number of images = %d' % (sp, num_imgs)) for n in range(num_imgs): name_A = img_list[n] path_A = os.path.join(img_fold_A, name_A) if args.use_AB: name_B = name_A.replace('_A.', '_B.') else: name_B = name_A path_B = os.path.join(img_fold_B, name_B) if os.path.isfile(path_A) and os.path.isfile(path_B): name_AB = name_A if args.use_AB: name_AB = name_AB.replace('_A.', '.') # remove _A path_AB = os.path.join(img_fold_AB, name_AB) im_A = cv2.imread(path_A, cv2.IMREAD_COLOR) im_B = cv2.imread(path_B, cv2.IMREAD_COLOR) im_AB = np.concatenate([im_A, im_B], 1) cv2.imwrite(path_AB, im_AB),解释上述代码,并告诉我怎么设置文件夹格式

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