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「可视化」首款Jupyter官方可视化Debug工具,JupyterLab未来可默认支持Debug

机器之心报道
机器之心编辑部以后 Jupyter 也能做可视化 Debug ， Jupyter 团队发布第一个 Debug 插件与内核 。
「可视化」首款Jupyter官方可视化Debug工具,JupyterLab未来可默认支持Debug
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Python 代码编辑器怎么选？PyCharm、VS Code、Jupyter Notebook 都各有特色 ， Jupyter 适合做数据分析这些需要可视化的操作 ， PyCharm 更适合做完整的 Python 项目 。然而 ， 因为交互式操作 ， 很少会有开发者想到用 Jupyter 做 Debug 。
「可视化」首款Jupyter官方可视化Debug工具,JupyterLab未来可默认支持Debug
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尽管很多读者可能认为 Jupyter 用来做展示和小型试验就足够了 ， Debug 并没有太大的需求 ， 但弥补上 Jupyter 缺失的一环 ， 能让它更好用 ， 未来 Debug 也会作为默认模式 。
为什么 Jupyter 需要 Debug？
Jupyter 这种工具虽然有很好的交互性能 ， 但其也明白 ， 对于大型代码库 ， 最好还是用传统的 IDE 比较靠谱 。因此为了弥补这一缺陷 ， Jupyter 项目在过去几年也希望通过 JupyterLab 来加强对大型代码库的处理过程 。
然而 ， JupyterLab 还是有一大缺陷 ， 它不能通过可视化的方式进行 Debug ， 这限制了进一步的调试 。这几天 ， Jupyter 团队表示 ， 经过几个月的开发 ， 他们很高兴能第一次发布 Jupyter 可视化 Debugger 。
虽然这只是第一版 ， 但目前已经可以设置常见的断点 Debug ， 查看各种变量、执行模块等信息 。
「可视化」首款Jupyter官方可视化Debug工具,JupyterLab未来可默认支持Debug
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新工具的用法也很简单 ， 很常见的 Debug 方式差不多 。如果读者想要安装这个新工具 ， 那么首先你需要为 JupyterLab 装前端插件：jupyter labextension install @jupyterlab/debugger
至于后端 Kernel ， Jupyter 团队表示目前 kernel 需要实现 Jupyter Debug Protocol ， 因此暂时只能用xeus-python：conda install xeus-python -c conda-forge
【「可视化」首款Jupyter官方可视化Debug工具,JupyterLab未来可默认支持Debug】只要装好前端与后端 ， 我们就可以直接使用了 。开发者还提供了 Debug 的线上体验版 ， 不需要安装任何东西就能体验 。
在线 Debug 环境：https://hub.gke.mybinder.org/user/jupyterlab-debugger-hwxovlw4/lab/tree/examples/index.ipynb
Xeus-python：第一个支持 Jupyter Debug 的内核
Xeus 是 Jupyter kernel protocol 的 C++实现 ， 它本身并不是一个内核 ， 而是能帮助构建内核的库 。当开发者希望构建 Python、Lua 等拥有 C、C++ API 的语言内核时 ， 它非常有用 。
目前已经有一些内核使用 xeus 进行开发 ， Xeus-python 内核是我们做 Python 开发时可选的一个内核 ， 它去年就已经有发布 。Xeus-python 之所以被 Jupyter 团队选为第一个实现 Debug 的内核 ， 主要是它有以下两大优势：Xeus-python 具有可插拔的并发模型 ， 它允许在不同的线程中运行 Control channel 的处理过程；Xeus-python 有非常轻量级的代码库 ， 因此迭代与更新都非常方便 。
短期内 ， xeus-python 还会有进一步提升的计划 ， 例如添加 Ipython 魔术方法 ， 优化 xeus-python 的 PyPI 等 。
深入至 debugger 的前端架构
JupyterLab 的 debugger 扩展针对用户对 IDE 的使用习惯提供了通常性功能：带有资源管理器的侧边栏 ， 无序列表 ， 源预览以及允许导航至调用堆栈可直接在代码旁（即在代码单元以及代码控制台中）设置断点的功能可视化的标记 ， 指示当前执行停止的位置


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