Jupyter Notebook 中的代码执行顺序与调试技巧

# 1. 理解 Jupyter Notebook 中代码执行顺序

1.1 代码执行顺序的默认规则：
- Jupyter Notebook默认从顶部到底部逐行执行代码块。
- 每个代码块执行完后，会将输出结果显示在代码块下方。
1.2 手动调整代码块执行顺序：
- 可以通过上方工具栏的"Run"按钮或快捷键来手动执行指定的代码块。
- 使用数字标记（`In[1]`、`In[2]`等）来显示代码块的执行顺序。
1.3 查看代码执行状态和输出结果：
- 代码块左侧的方括号`[ ]`表示代码块尚未执行，`[*]`表示代码块正在执行，`[1]`表示代码块已执行完毕。
- 如果代码块运行出错，系统会显示错误信息并指出出错的代码行号。

通过以上方式，我们可以清晰地了解Jupyter Notebook中代码的执行顺序和状态，方便调试和查看代码运行结果。

# 2. 使用 Jupyter Notebook 调试代码

调试代码在开发过程中起着至关重要的作用，能够帮助我们快速发现和解决代码中的问题。以下是在 Jupyter Notebook 中调试代码时常用的技巧：

#### 2.1 插入断点进行调试

在代码中插入断点是一种常用的调试方法，可以让程序在执行到指定位置时暂停，以便我们逐步检查执行过程。

- 插入断点的方式：在代码行左侧点击空白处，会出现一个蓝色的圆圈表示断点已添加。
- 示例代码：

  def calculate_sum(nums):
      total = 0
      for num in nums:
          total += num
      return total

  nums = [1, 2, 3, 4, 5]
  total_sum = calculate_sum(nums)
  print(total_sum)

#### 2.2 运行单步调试

通过单步调试，我们可以逐行执行代码，并查看每一步的执行结果，从而更清晰地了解代码的运行过程。

- 单步调试的常用操作：使用调试工具栏中的“单步执行”按钮进行逐行调试。

- 示例代码：

  def calculate_sum(nums):
      total = 0
      for num in nums:
          total += num
      return total

  nums = [1, 2, 3, 4, 5]
  total_sum = calculate_sum(nums)
  print(total_sum)

#### 2.3 查看变量的值和状态

调试过程中，我们需要时刻关注变量的值和状态，以便及时发现问题所在，并进行调整。

- 查看变量的值：在 Jupyter Notebook 中，可以使用 print() 函数输出变量的值。

- 示例代码：

  def calculate_sum(nums):
      total = 0
      for num in nums:
          total += num
          print(f'Current total: {total}')
      return total

  nums = [1, 2, 3, 4, 5]
  total_sum = calculate_sum(nums)
  print(total_sum)

#### 调试流程图示例：

graph TB
    A(开始) --> B{条件判断}
    B -- 是 --> C[执行代码块A]
    B -- 否 --> D[执行代码块B]
    C --> E{是否需要调试}
    E -- 是 --> F[插入断点]
    E -- 否 --> G[继续执行]
    F --> H{单步调试}
    H -- 是 --> I[查看变量状态]
    H -- 否 --> I
    I --> G
    G --> J(结束)
    D --> J

通过上述调试技巧，在 Jupyter Notebook 中我们能够更高效地排查代码问题，提高开发效率。

# 3. 利用 Jupyter Notebook 的魔法命令增加调试效率

在 Jupyter Notebook 中，魔法命令可以帮助我们更高效地进行代码调试和性能优化。下面将介绍几种常用的魔法命令及其使用方法。

#### 3.1 %debug：在异常发生时进入调试模式

使用 `%debug` 魔法命令可以在代码发生异常时进入调试模式，方便我们查看导致异常的原因。下面是一个示例代码：

def divide_by_zero():
    return 10 / 0

try:
    divide_by_zero()
except Exception as e:
    %debug

在上面的代码中，如果 `divide_by_zero()` 函数执行时发生除零异常，`%debug` 将会启动调试器，允许我们查看当前的调用栈和变量状态。

#### 3.2 %pdb：在发生异常时自动启动调试器

使用 `%pdb` 魔法命令可以在代码发生异常时自动启动调试器，而无需手动添加 `try...except` 块。例如：

%pdb on

def divide_by_zero():
    return 10 / 0

divide_by_zero()

在这个示例中，当 `divide_by_zero()` 函数执行时发生除零异常，自动启动调试器以便我们进行调试。

#### 3.3 %timeit：测量代码执行时间

`%timeit` 魔法命令可用于测量代码块的执行时间，帮助我们评估代码的性能。以下是一个示例：