Debugging und Testen in Python und R

Einführung

Debugging und Testen sind wichtige Bestandteile der Entwicklung zuverlässiger Software. Durch effektives Debugging können Sie Probleme schnell identifizieren und beheben, während robuste Unit-Tests sicherstellen, dass Ihr Code im Laufe seiner Entwicklung wie erwartet funktioniert. In diesem Tutorial untersuchen wir praktische Techniken für das Debugging und Unit-Testen in Python und R. Ganz gleich, ob Sie an einem Data-Science-Projekt arbeiten oder eine Produktionsanwendung entwickeln, diese Best Practices helfen Ihnen dabei, saubereren und zuverlässigeren Code zu schreiben.

Interaktives Debugging mit pdb:
Mit dem in Python integrierten Debugger pdb können Sie die Ausführung des Codes anhalten und Variablen interaktiv überprüfen.
Beispiel:

#| label: python-pdb-example
import pdb

def divide(a, b):
    pdb.set_trace()  # Beginnen Sie das Debugging hier
    return a / b

result = divide(10, 2)
print("Result:", result)

Verwendung von IDE-Debuggern:
Tools wie VS Code und PyCharm bieten grafische Debugging-Tools, die Breakpoints, schrittweise Ausführung und Variablenprüfung ermöglichen.

Protokollierung:
Integrieren Sie das Modul logging, um Ereignisse und Fehler aufzuzeichnen, was für die Debugging nach dem Ausfall hilfreich ist.

#| label: python-logging
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.info("This is an info message.")
logging.error("This is an error message.")

Verwendung von traceback() und debug():
Die Funktion traceback() von R kann unmittelbar nach einem Fehler verwendet werden, um den Aufrufstapel anzuzeigen. Zusätzlich kann debug() auf Funktionen angewendet werden, um den Code interaktiv durchzugehen.
```
#| label: r-debugging
buggy_function <- function(x) {
  stop("An unexpected error occurred!")
}
tryCatch(
  buggy_function(10),
  error = function(e) {
    traceback()
    message("Error caught: ", e$message)
  }
)
```
RStudio-Debugger:
RStudio bietet einen integrierten Debugger, mit dem Sie Haltepunkte setzen, Variablen überprüfen und Ihren Code schrittweise ausführen können.
Protokollierung und Meldungen:
Verwenden Sie die Funktionen message() und cat(), um während der Codeausführung Diagnoseinformationen auszugeben.

Best Practices für Unit-Tests

Unit-Tests in Python
Unit-Tests in R

Verwendung von pytest:
Das Framework pytest erleichtert das Schreiben einfacher Tests für Ihren Code.

#| label: python-pytest-example
def add(a, b):
    return a + b

def test_add():
    assert add(2, 3) == 5
    assert add(-1, 1) == 0

if __name__ == "__main__":
    import pytest
    pytest.main([__file__])

Testgetriebene Entwicklung (TDD):
Schreiben Sie Tests vor der Implementierung von Funktionen, um sicherzustellen, dass Ihr Code von Anfang an den Anforderungen entspricht.

Verwenden von testthat:
Das Paket testthat bietet ein robustes Framework zum Schreiben von Unit-Tests in R.

#| label: r-testthat-example
library(testthat)

add <- function(a, b) {
  a + b
}

test_that("add function works correctly", {
  expect_equal(add(2, 3), 5)
  expect_equal(add(-1, 1), 0)
})

Integrieren Sie Tests in Ihren Arbeitsablauf:
Führen Sie regelmäßig Tests durch, um Fehler frühzeitig zu erkennen. RStudio erleichtert die Ausführung von Tests mit integrierter Unterstützung für testthat.

Schlussfolgerung

Effektives Debugging und Testen sind für die Aufrechterhaltung einer hohen Qualität und Zuverlässigkeit des Codes unerlässlich. Durch die Nutzung von Tools wie Python pdb und Protokollierung sowie R traceback und testthat können Sie Ihren Entwicklungsprozess optimieren und Probleme frühzeitig erkennen. Durch die Integration einer robusten Teststrategie, sei es durch pytest in Python oder testthat in R, stellen Sie sicher, dass Ihr Code auch bei Weiterentwicklungen wartbar und fehlerfrei bleibt.

Weiterführende Literatur

Viel Spaß beim Programmieren, und mögen Ihre Debugging-Sitzungen schnell vonstatten gehen und Ihre Tests zuverlässig bestehen!

Wiederverwendung

CC BY-NC-SA 4.0

Zitat

Mit BibTeX zitieren:

@online{kassambara2024,
  author = {Kassambara, Alboukadel},
  title = {Debugging und Testen in Python und R},
  date = {2024-02-14},
  url = {https://www.datanovia.com/de/learn/programming/best-practices/debugging-and-testing.html},
  langid = {de}
}

Bitte zitieren Sie diese Arbeit als:

Kassambara, Alboukadel. 2024. “Debugging und Testen in Python und R.” February 14, 2024. https://www.datanovia.com/de/learn/programming/best-practices/debugging-and-testing.html.