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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( 二 )


当使用 Jupyter 笔记本时 ， 执行的状态保存在内核中 。但是如果我们执行了一个 cell ， 然后又把整个 cell 删了 ， 那么用户在 Dubug 的时候希望运行到那些代码又怎么办？
如下动图所示 ， 该插件支持特定用例 ， 并能在只读模式下查看以前执行过的 cell 。
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在 JupterLab 中调试代码控制台
在 JupyterLab 中调试文件
可以在 notebook 级别上启用调试 ， 用户可以在调试 notebook 的同时在另一个 notebook 上工作 。
同时调试多个笔记本
可以使用树状查看器和表状查看器检查变量：
变量浏览器
JupyterLab 的 debugger 插件目标是与任何支持调试内核一并使用 。通过 Debug Adapter Protocol ， debugger 插件可以抽象出针对于特定语言的功能 ， 并为用户提供匹配的调试界面 。
并且团队计划在 2020 年对 debugger 的体验进行重大改进 ， 例如在变量浏览器中支持丰富的渲染 ， 在 UI 中支持条件断点 。
VS Code 可视化 Debug 工具
Debug 是条漫漫长路 ， 不久前机器之心也介绍过一款 VS Code 实时可视化 debug 工具 ， 在此也可以作为参考 。以一种更优雅、更简洁的 debug 方式帮用户找到代码问题所在是未来优化的方向之一 ， 而之前所介绍这款可视化 debug 能够快速展示数据结构 。
从效果层面上看此款工具更加惊艳 ， 而且跟以往传统 debug 方式的展示形式完全不同 ， 比如将断点设置为第 32 行定义双向链表 ， 随后一行行运行代码就会在右图展现出对应的数据结构图 。
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同时也会根据数据结构以不同的方式展现 ， 例如树形、表格、曲线和图等 。
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同时还内置了其他可自定义的可视化调节器 ， 可以根据面对不同的处理对象 ， 可选择更易于理解的可视化方式 。比如图表可视化 ， Plotly 可视化 ， Tree 可视化 ， 网格可视化 ， 文本可视化等等 。
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Plotly 可视化
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