PySnooper：实时看行号 / 变量值，摆脱 print 的函数调试工具

开篇：调试也能这么爽？
你是不是和我一样，天天跟 print() 打交道，一行行地往代码里塞调试信息？有时候加完又删，删完又忘，简直要疯掉！要是能像 Bash 的 set -x 那样，一键打开“观察模式”，刷出所有执行流和变量变化就好了……好消息来了，PySnooper 完全满足你这种“懒”需求！

PySnooper 是个啥东东？

• “极简的调试器”：不用重装 IDE、不开多余端口，随用随走
• 像 set -x，但更花哨：记录每行执行时间、前后变量变化
• 就是给你要调试的函数，贴个装饰器，剩下交给它

它解决了哪些痛点？

1. 不用再写一堆 print(f”…”)。
2. 调试信息全，包含执行时间戳、行号、变量新旧值。
3. 线下/生产环境里也能用，不担心影响主流程。
4. 快速定位漏跑分支、变量被意外修改的问题。

安装、使用超简单
安装只需一行：

pip install pysnooper

（如果你玩 Conda、Arch、Fedora 也都支持，见下表）

表：多种安装方式对比

平台	安装命令	备注
Pip	pip install pysnooper	最主流
Conda	conda install -c conda-forge pysnooper	喜爱用 Anaconda 的首选
Arch Linux	yay -S python-pysnooper	Arch 用户福利
Fedora	dnf install python3-pysnooper	Fedora 上直接装

快速上手

1. 装饰器import pysnooper
@pysnooper.snoop()
def to_bits(n):
if n:
bits = []
while n:
n, r = divmod(n, 2)
bits.insert(0, r)
return bits
else:
return [0]

to_bits(6)立刻在 stderr（或指定文件）看到每行日志和变量变动。
2. 上下文管理器import pysnooper, random
def foo():
data = [random.randint(1, 1000) for _ in range(10)]
with pysnooper.snoop():
lo = min(data)
hi = max(data)
mid = (lo + hi) / 2
print(lo, mid, hi)

foo()只追踪 with 代码块。

功能速览

功能	描述	示例用法
输出定向	将日志写到指定文件或自定义流	snoop('log.txt')
监视任意表达式	不仅限本地变量，连 foo.bar、self.x['y'] 都能看	snoop(watch=('foo.bar',))
调试深度	追踪子函数调用	snoop(depth=2)
时间戳 & 耗时	显示每行执行的时间戳和累计/单行耗时	——
无侵入性	不改源逻辑，只加一行装饰器或一个 with 块	——

优缺点一览

优点	缺点
零学习成本，秒上手	日志较多，可能要过滤关键信息
不改业务逻辑，随加随删	只适合调试，不能做性能分析
支持各种环境（本地、生产、CI……）	对超大函数可能输出过长
灵活定向：stderr / 文件 / 自定义流	没有可视化界面，全靠文本阅读

总结
总的来说，PySnooper 就像给你的函数装了“透视眼镜”，能实时看见行号、时间戳和变量新旧值，彻底摆脱一行行 print() 的折腾。它不够花哨（列如没有 GUI），也不是性能剖析利器，但用它来“穷追猛打”排查逻辑问题，绝对是省时省心的利器。下次写 Python，想要“即刻回显”“零成本调试”，就试试加个 @pysnooper.snoop() 吧！

项目地址：https://github.com/cool-RR/PySnooper