7 روش و ترفند دیباگ(Debuging) کردن کدهای پایتون Python

یکی از رایج‌ترین خطاها و ارورهایی که بسیاری از توسعه‌دهندگان پایتون در طول مسیر کاری خود با آن مواجه می‌شوند. خطای TypeError است. به خطای زیر توجه کنید:

TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

در چنین شرایطی، حتی یک راه‌حل غیرمنتظره نیز می‌تواند مشکل را برطرف کند. این تجربیات نشان می‌دهند که دیباگینگ صرفاً بخشی از برنامه‌نویسی نیست، بلکه یکی از ارکان اصلی آن محسوب می‌شود.

در این مطلب از لیارا، با 7 روش کاربردی و موثر برای دیباگ کردن کدهای پایتون آشنا خواهید شد؛ تکنیک‌هایی که در پروژه‌های واقعی امتحان شده‌اند و می‌توانند به بهتر و سریع‌تر شدن روند کار شما کمک بزرگی کنند.

همین الان، بدون هیچ‌گونه پیچیدگی، هاست Python خود را در کمتر از ۳۰ ثانیه راه‌اندازی کنید.
✅ استقرار سریع و آسان ✅ پشتیبانی از فریم‌ورک‌های مختلف ✅ عملکرد پایدار
خرید هاست Python

آنچه در ادامه خواهید خواند:

• تکنیک‌ های موثر برای افزایش سرعت در دیباگ
• بررسی رفتار برنامه با ابزار های تعاملی
• تفاوت دیباگینگ در محیط توسعه و تولید
• اشتباهات رایج هنگام دیباگ کردن کد های پایتون
• نقش ساختار کد در ساده‌ سازی دیباگینگ
• اهمیت مستند سازی و لاگ‌ گذاری در مدیریت خطا
• 7 روش دیباگ ( Debugging) کردن کد های پایتون
• سوالات متداول
• جمع بندی

تکنیک‌ های موثر برای افزایش سرعت در دیباگ

یکی از اصلی‌ترین مهارت‌هایی که داشتن آن برای‌ هر توسعه‌دهنده‌ای مهم و ارزشمند می‌باشد، توانایی دیباگ کردن سریع و هوشمندانه است. زمانی که خطایی در برنامه رخ می‌دهد اگر برای پیدا کردن علت اصلی خطا، تایم زیادی را صرف کنید به طبع روند مختلف می‌شود و زمان زیادی را از دست می‌دهید. برای اینکه بتوانید سریع‌تر به علت خطا برسید، می‌توانید از روش‌هایی مانند جست‌وجوی مرحله‌ای در کد (جست‌وجوی دودویی)، بررسی لاگ‌ها به صورت مرحله‌به‌مرحله، محدود کردن بخش‌هایی که باید بررسی شوند و استفاده از ابزارهایی مثل breakpoint() استفاده کنید. این تکنیک‌ها باعث می‌شوند مسیر رسیدن به دلیل اصلی خطا ساده‌ و واضح‌تر شود.

بررسی رفتار برنامه با ابزار های تعاملی

در زمان دیباگینگ، ابزارهای تعاملی مانند:

• پوسته تعاملی پایتون (Python REPL)
• آی‌پی پایتون (IP Python)
• کنسول داخلی محیط‌های توسعه مانند VS Code و PyCharm

امکان بررسی دقیق وضعیت متغیرها و اجرای کد را به‌صورت مرحله‌ای فراهم می‌کنند. این ابزارها برای تحلیل رفتار یک تابع یا بررسی بخش خاصی از کدها بسیار مفید هستند. توسعه‌دهنده می‌تواند با وارد کردن مقادیر مختلف و بررسی خروجی‌ها، سریع‌تر به علت خطا پی ببرد و از اجرای بی‌مورد تمامی برنامه جلوگیری کند.

تفاوت دیباگینگ در محیط توسعه و تولید

دیباگ در محیط توسعه (Development) اغلب با دسترسی کامل به کد، ابزارها و لاگ‌ها انجام می‌شود. در مقابل، در محیط تولید (Production)، محدودیت‌هایی مانند سطح دسترسی، حساسیت داده‌ها و نبود ابزارهای دیباگینگ تعاملی وجود دارد. بنابراین، بهتر است توسعه‌دهنده از ابتدا کار، لاگ‌گذاری مناسب مدیریت خطا و مکانیزم‌های هشداردهی را در کد خود لحاظ کند تا در زمان بروز مشکل بتواند با کم‌ترین اطلاعات، سریع‌ترین تصمیم را بگیرد و راحت‌تر به رفع آن خطا بپردازد.

اشتباهات رایج هنگام دیباگ کردن کد های پایتون

یکی از اشتباهات رایج توسعه‌دهندگان، نادیده‌گرفتن پیام‌های خطا است. در حالی که پایتون معمولاً اطلاعات دقیقی درباره محل و نوع خطا را به کاربران خود ارائه می‌دهد، بعضی از افراد بدون خواندن دقیق Traceback، شروع به حدس زدن می‌کنند و همین امر باعث به‌وجود آمدن مشکلات دیگر می‌شود. اشتباه دیگری که مشاهده می‌شود، وابستگی بیش‌ازحد به ابزارهای پیشرفته بدون درک دقیق ساختار کد است. همچنین استفاده نادرست از توابع print() یا logging بدون نظم مشخص، ممکن است روند دیباگ را کمی پیچیده‌تر کند.

نقش ساختار کد در ساده‌ سازی دیباگینگ

کدی که ساختارمند نوشته شده باشد، به مراتب راحت‌تر می‌توان آن را دیباگ کرد. اگر هر تابع تنها یک وظیفه مشخصی را داشته باشد (مطابق با اصل Single Responsibility)، در صورت بروز خطا، می‌توان به‌راحتی محل آن را تشخیص داد. همچنین نام‌گذاری مناسب متغیرها، استفاده از تست‌های واحد (Unit Test) و جلوگیری از تو در تو کردن بیش از حد کد باعث می‌شود تحلیل و عیب‌یابی برنامه ساده‌تر انجام شود.

اهمیت مستند سازی و لاگ‌ گذاری در مدیریت خطا

مستندسازی دقیق رفتار توابع ورودی‌ها و خروجی‌ها، به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا سریع‌تر علت خطاها را درک کنند. از سوی دیگر، استفاده از ماژول logging به جای print() در برنامه‌ها، امکان ثبت و نگهداری را فراهم می‌سازد. لاگ‌هایی (مانند DEBUG , INFO , WARNING , ERROR) در شرایط مختلف، اطلاعات دقیق‌تری را به شما می‌دهند. در نتیجه، هنگام بروز خطا، بدون نیاز به اجرای مجدد برنامه می‌توانید علت اصلی خطا را تحلیل کنید.

7 روش دیباگ ( Debugging) کردن کد های پایتون

برای شناخت و استفاده از این 7 روش ادامه مطلب را دنبال کرده و به راحتی خطاهای خود را رفع کنید.

1. استفاده از تابع print در پایتون برای دیباگ کردن موثر و سریع

در سال‌های اخیر، ابزارهای متنوع و زیادی برای پیدا کردن و رفع خطاها در پایتون معرفی شده‌اند؛ از دیباگرهای گرافیکی گرفته تا پروفایلرها و ابزارهای تخصصی تحلیل عملکرد که هر کدام به شکلی می‌توانند به برنامه‌نویسان در شناسایی و رفع مشکلات کمک کنند. با این حال، یکی از ساده‌ترین و در عین حال مؤثرترین روش‌هایی که می‌توان برای این کار از آن استفاده کرد، استفاده از تابع print() است.
متأسفانه خیلی‌ها این روش ساده را نادیده می‌گیرند، اما در عمل همین روش می‌تواند نتایج خیلی خوبی به شما بدهد.

برای درک بهتر به مثال زیر توجه کنید.

print("DEBUG — user_data:", user_data)

در این روش می‌توانید مقدار متغیرها را به‌سادگی و در همان لحظه‌ای که برنامه اجرا می‌شود، مشاهده کنید. این عمل به‌خصوص زمانی بسیار ارزشمند است که به تحلیل رفتار برنامه‌تان نیازمند هستید. برخلاف بسیاری از روش‌ها مانند راه‌اندازی breakpoint یا استفاده از دیباگر که معمولاً مراحل پیچیده‌تری دارند، استفاده از print() به هیچ ابزار جانبی نیاز ندارد و می‌توانید آن را خیلی سریع در هر بخشی از کد اضافه و اجرا کنید.

آیا می‌دانستید که استفاده کردن از ایموجی‌ها در کنار لاگ‌ها می‌تواند به برجسته‌تر نشان دادن پیام‌های دیباگ کمک کند؟! به خصوص در زمان‌هایی که خروجی ترمینال خطوط‌های زیادی دارد و شما به دنبال خط خاصی از آن هستید.

به مثال زیر توجه کنید:

print("🐛 DEBUG — result:", result)

در حقیقت، حدود 90 درصد از خطاهایی که با آن مواجه می‌شوید، به دیباگ کردن و عمل حرفه‌ای نیاز ندارد، تنها کافی است که دید مناسبی را به داده‌ها و جریان اجرای آن‌ها داشته باشید. تابع print() این دید را بدون پیچیدگی فراهم می‌کند و باعث صرفه‌جویی در زمان و انرژی توسعه‌دهنده می‌شود.

2. استفاده از تابع breakpoint به شکل هدفمند

از نسخه 3.7 به بعد، پایتون تابع breakpoint() را معرفی کرد. همین تابع بسیار کوتاه توانسته است که تحولات بزرگ و مهمی را در این زمینه به وجود بیاورد. این تابع تنها اجرای برنامه را در نقطه‌ای مشخص متوقف می‌کند و در یک محیط تعاملی (Interactive Debugging Shell) در اختیار توسعه‌دهنده قرار می‌دهد. در این محیط می‌توان به بررسی متغیرها، تست مقادیر و تحلیل دقیق‌تر منطق برنامه پرداخت.

برای درک بهتر مثال زیر را با دقت مشاهده کنید:

def get_profile(user_id):
    breakpoint()
    return db.find_user(user_id)

کد را مشاهده کردید؟! دریافتید که به محض آنکه به خط breakpoint() می‌رسیم، اجرای برنامه متوقف شده و محیطی ساخته می‌شود که توسعه دهنده می‌تواند در همان لحظه ابتدایی، مقدار user_id یا هر متغیر دیگری را بررسی کرده و تصمیم بگیرد چه اقداماتی لازم است انجام شود.

یکی از بهترین مزیت‌های استفاده از print() این است که خیلی راحت و بدون نیاز به هیچ ابزار خاصی می‌توانید برنامه‌هایتان را بررسی و دیباگ کنید. این روش به شما کمک می‌کند تا بتوانید به سادگی مشاهده کنید که برنامه‌تان به چه صورت اجرا می‌شود و اگر مشکلی پیش بیاید در همان لحظه بتوانید آن را رفع کنید.

3. نادیده نگرفتن پیام‌ های Traceback برای یافتن باگ ها

بسیاری از توسعه‌دهندگان زمانی که با پیام‌های قرمز رنگ خطا مواجه می‌شوند، فقط به آن‌ها خیره می‌مانند؛ انگار این پیام‌ به آن‌ها توهین کرده‌ است! در حالی که همین پیام‌ها دقیقاً مانند یک راهنما هستند و می‌توانند منشا خطا را به ما نشان دهند.

در پایتون، Traceback مانند یک نقشه عمل می‌کند که مسیر اجرای کد تا لحظه وقوع خطا را به‌ صورت کامل نشان می‌دهد. این پیام‌ها شامل شماره خطوط، اطلاعات پشته (Stack Trace) و محل دقیق بروز خطا هستند؛ یعنی دقیقاً همان جایی که مشکل اتفاق افتاده است.

در بیشتر مواقع، آخرین خط Traceback همان جایی است که ریشه اصلی خطا قرار دارد؛ اما این موضوع همیشگی نخواهد بود. گاهی مشکل جایی در بین مسیرها پنهان شده است. واقعیت این است که دیباگ کردن همیشه قابل پیش‌بینی نیست گاهی آشفته و پر از سردرگمی است و باید این آشوب را پذیرفت و با آن کنار آمد.

4. استفاده از تابع repr به جای str برای نمایش دقیق‌ تر داده‌ ها

تابع str() تلاش می‌کند خروجی‌ها را زیبا، مرتب و قابل خواندن کند. اما گاهی همین مورد باعث می‌شود اطلاعات مهمی از چشم شما پنهان بمانند.

در مقابل، repr() کاملاً مشهود است. این تابع داده‌ها را همان‌طور که هستند نمایش می‌دهد؛ حتی اگر حاوی کاراکترهای مخفی، نویسه‌های Escape، یا جزئیات متفاوت باشد. بنابر‌این در موقعیت‌هایی که لازم است دقیق بدانید داخل یک متغیر چه چیزی ذخیره شده است، repr() بهترین انتخاب برای شما خواهد بود.

به مثال‌ زیر توجه کنید.

print("DATA:", repr(user))

این تابع مانند دوستی بی‌پرده عمل می‌کند که در سخت‌ترین لحظات، حقیقت را همان‌ شکل که مشاهده می‌شود بیان می‌کند حتی اگر ناخوشایند باشد. در زمان دیباگ کردن، این سطح از صداقت دقیقاً همان چیزی است که شما به آن نیاز دارید.

5. روش جست‌ و جوی دودویی (Binary Search) برای پیدا کردن محل خطا

زمانی که به صورت مشهود مشخص نیست که خطا در کدام بخش از کدهای شما رخ داده است، یکی از روش‌هایی که می‌توانید برای رفع و شناسایی محل بروز خطا از آن استفاده کنید، روش جست‌وجوی دودویی (Binary Search) است.

در این روش باید ابتدا کدهای خود را از بخش میانی تقسیم کنید و در نقطه‌ای در وسط خط‌ها، یک دستور print() را قرار دهید. سپس برنامه را اجرا کنید. در این میان دو حالت ممکن است که رخ دهد:

• اگر برنامه بدون خطا اجرا شود، به این معنی است که خطا در بخش دوم کد قرار دارد.
• اگر برنامه همچنان با خطا مواجه باشد، به احتمال زیاد خطا در بخش اول کد وجود دارد.

در مرحله بعد، باید همان بخشی که مشکوک به وجود خطا است را مجددا نصف کنید و این فرآیند را دوباره به صورت مرحله‌ای ادامه دهید. با تکرار این روند، محدوده خطا به تدریج کوچک‌تر می‌شود و می‌توانید محل دقیق بروز خطا را شناسایی کنید.

6. لاگ‌ گیری برای پیشگیری از سردرگمی و تحلیل رفتار برنامه ها

اکثر افراد تصور می‌کنند لاگ‌گیری تنها مخصوص محیط‌های تولید (Production) است. در حالی‌ که لاگ‌ها می‌توانند در محیط توسعه نیز ابزاری حیاتی برای پیشگیری از سردرگمی و تحلیل رفتار برنامه باشند.

به عنوان مثال، استفاده از ماژول logging در پایتون امکان ثبت دقیق رویدادها را فراهم می‌کند.

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logging.debug("Processing user: %s", user.id)

بر خلاف print()، خروجی‌های ثبت‌شده با logging قابل فیلتر، فرمت‌بندی و ذخیره‌سازی هستند و به این معنی است که در صورت بروز خطا، حتی در ساعات نیمه‌شب، به‌راحتی می‌توانید مسیر اجرا و دلیل وقوع مشکل را بدون نیاز به اجرای دوباره کد یا بازسازی شرایط خطا تحلیل و رفع کنید.

7. استفاده از روش اردک پلاستیکی (Rubber Duck Debugging)

ممکن است کمی غیرمنتظره باشد، اما گاهی تنها کافی است مشکلی که با آن روبه‌رو هستید را برای خودتان با صدای بلند توضیح دهید. حتی اگر مخاطب شما یک شی بی‌جان باشد. این روش که به آن دیباگ اردک زرد (Rubber Duck Debugging) گفته می‌شود، بر پایه یک اصل ساده شکل گرفته است:

“زمانی که شروع می‌کنید یک مشکل را با جزئیات برای فرد یا حتی شی دیگری توضیح دهید، ذهن شما شفاف‌تر فکر می‌کند و ممکن است هنگام توضیح دادن، خودتان متوجه اشتباه شوید.”

بسیاری از برنامه‌نویسان تجربه کرده‌اند که هنگام توضیح یک خطا برای شی مانند یک گیاه، یک عکس روی میز یا حتی حیوان خانگی خود، ناگهان راه‌حل متفاوتی به ذهنشان رسیده است. در واقع، اصل مهم در این بخش توضیح دادن است، نه اینکه چه کسی یا چه چیزی به حرف‌های شما گوش می‌دهد. گاهی فقط لازم است مسئله را با صدای بلند مرور کنید تا زوایایی از مشکل که قبلاً به آن‌ها دقت نکرده بودید، برایتان آشکار شود.

چگونه یک اسکریپت پایتون را در اوبونتو اجرا کنیم
اسکریپت پایتون

سوالات متداول

در ادامه به سوالاتی که امکان دارد در این زمینه برای شما بدون پاسخ بماند، جواب‌های کوتاه اما مفیدی داده‌ایم که با استفاده از آن می‌توانید به سوال خود پاسخ صحیحی را بدهید.

چرا از تابع print برای دیباگ استفاده کنیم؟

استفاده از تابع print() برای دیباگ ساده‌ترین و سریع‌ترین روش برای نمایش مقادیر متغیرها و بررسی جریان اجرای برنامه است. این روش به‌خصوص در زمانی که خطاهای پیچیده‌ای ندارید و فقط به مشاهده وضعیت یک متغیر در طول اجرای برنامه نیاز دارید، بسیار کارآمد است.

چگونه می‌توانم از تابع breakpoint برای دیباگ استفاده کنم؟

در پایتون 3.7 و بالاتر، می‌توانید از تابع breakpoint() استفاده کنید تا به‌صورت تعاملی وارد حالت دیباگ شوید. با قرار دادن breakpoint() در هر نقطه‌ای از کد، اجرای برنامه متوقف می‌شود و شما قادر خواهید بود وضعیت متغیرها و جریان کد را به‌صورت دقیق بررسی کنید.

چرا باید از تابع repr به جای تابع str استفاده کنم؟

در زمان دیباگ، استفاده از repr() نسبت به str() ارجحیت دارد زیرا repr() اطلاعات دقیق‌تری را در مورد یک شی در اختیار شما قرار می‌دهد. repr() قادر است تا کاراکترهای خاص، فضاهای خالی و نشانه‌گذاری‌ها را نشان دهد که ممکن است برای شناسایی مشکلات پنهان در داده‌ها ضروری باشد. در حالی که str() بیشتر برای نمایش کاربرپسند داده‌ها طراحی شده است.

چگونه می‌ توانم خطا ها را در محیط تولید (Production) دیباگ کنم؟

دیباگ در محیط تولید با دیباگ در محیط توسعه تفاوت‌های زیادی دارد. در محیط تولید، شما به ابزارهای دیباگ تعاملی مانند breakpoint() یا pdb دسترسی ندارید. بنابراین، بهتر است از سیستم‌های لاگ‌گذاری استفاده کنید تا اطلاعات کافی درباره خطاها در دسترس باشد. ابزارهایی مانند ماژول logging در پایتون این امکان را فراهم می‌کنند تا با ثبت دقیق اطلاعات و زمان‌بندی خطاها، بتوانید در هنگام بروز مشکلات در محیط تولید، آن‌ها را شناسایی و حل کنید.

چه ابزار هایی برای دیباگ در پایتون توصیه می‌ شود؟

برای دیباگ پایتون، ابزارهای متفاوتی و مفیدی وجود دارد که می‌توان به ابزارهای داخلی مانند pdb , breakpoint() و logging اشاره کرد. همچنین محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) مانند PyCharm و VS Code دارای ویژگی‌های دیباگ پیشرفته‌ای هستند که امکان اجرای کد گام به گام، مشاهده متغیرها، و بررسی وضعیت اجرای برنامه را فراهم می‌آورند. این ابزارها به شما این امکان را می‌دهند که خطاهای پیچیده‌تر را سریع‌تر پیدا و اصلاح کنید.

راهنمای جامع استفاده از جستجوی شبکه‌ای Grid Search در پایتون python
جستجوی شبکه‌ای Grid Search در پایتون python

جمع بندی

دیباگ کردن یکی از مهارت‌های حیاتی و جدایی‌ناپذیر برنامه‌نویسی است که با استفاده از روش‌ها و ابزارهای مختلف می‌تواند ساده‌تر و سریع‌تر انجام شود. تکنیک‌هایی مانند استفاده از print() و breakpoint()، تحلیل دقیق پیام‌های خطا، لاگ‌گذاری منظم و ساختارمند کردن کد، همگی به یافتن و رفع خطاها کمک می‌کنند. همچنین روش‌های تعاملی و حتی دیباگ به شیوه‌ی اردک پلاستیکی نیز می‌توانند دید تازه‌ای برای رفع مشکل به شما بدهند و راه‌حل‌های موثری را به شما ارائه کنند. به‌کارگیری این راهکارها باعث می‌شود روند دیباگینگ دقیق، سریع و کم‌دردسرتر شود و در نهایت کیفیت کد و پروژه‌های شما افزایش یابد.