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系统学习调试艺术,解决从简单到复杂的软件问题

该项目收录了一系列调试简单和复杂软件问题的方法论和实用技巧。内容涵盖快速调试方法、编译程序调试、Python调试、Unix调试工具和机器学习项目调试等。项目作者基于多年软件开发经验,分享了高效的问题定位和解决方法。作为一个开源项目,它持续更新并欢迎社区贡献。

调试的艺术

本指南将教你如何:

  1. 快速调试常见问题
  2. 使复杂问题变得可调试

注脚:改编自Perl的口号:"简单的事情应该简单,困难的事情应该可行"。

这是一个正在进行中的方法论和复制粘贴配方集合,用于成功调试简单和复杂的软件问题。有些部分已相当完整,而其他部分将在以后完成,还有一些尚未开始。

简介

我从1995年开始开发软件,这项工作中有很大一部分涉及调试。多年来,我开发了各种高效的方法来发现问题的根源,这是解决问题最困难的阶段。因为一旦问题被理解,通常解决方案相对容易。

经常有人在与我一起调试问题时建议我与世界分享我的方法。我一直说这太难概括了,但最近这个种子似乎已经发芽,所以在接下来的文档中,我将尝试分享一些见解,以缓解这个有时非常困难的过程。

凭空写调试相关的内容非常困难,而且由于我没有保存用例,所以需要一些时间来建立这些内容,因此预计这些页面在很长一段时间内都将是进行中的工作(WIP)。但希望一些想法能尽快传达给你,它们将有助于减轻你在工作和个人项目中的调试负担。

目录

  1. 快速调试方法论

  2. 调试编译程序 - gdblddnmLD_LIBRARY_PATHLD_PRELOAD

  3. 调试Python - py-spy、路径、自动打印

  4. 用于调试的Unix工具 - bashstracemake、提示符、nohup

  5. 调试机器学习项目 (外部链接)

贡献

如果你发现了错误、拼写错误或想提出改进建议,请不要犹豫,打开一个Issue或贡献一个PR。

许可证

本网站的内容根据署名-相同方式共享 4.0 国际分发。

我的仓库地图

机器学习: ML工程在线书籍 | ML方法 | 移植

指南: 调试的艺术

应用: ipyexperiments

工具和速查表: bash | conda | git | jupyter-notebook | make | python | tensorboard | unix

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