Fehlererkennung
# Beispiel: Python-Debugging mit VS Code
def divide(a, b):
# Diese Funktion teilt a durch b
return a / b
x = 10
y = 0 # y ist 0, dies wird einen Fehler verursachen
result = divide(x, y) # Dies wird einen Fehler verursachen
print(result)
In diesem Beispiel wird beim Versuch, durch null zu teilen, ein Fehler erzeugt. Durch Setzen eines Breakpoints und Ausführen des Debuggers kann der Fehler schnell identifiziert werden.
- Profiling mit PyCharm:
- PyCharm bietet ein Profiling-Tool, um die Performance von Python-Code zu analysieren und Engpässe zu erkennen.
import cProfile
def slow_function():
# Eine Funktion, die absichtlich langsam ist
total = 0
for i in range(1000000):
total += i
return total
cProfile.run('slow_function()')
Dieses Beispiel verwendet cProfile, um die Performance der slow_function zu messen und Engpässe zu identifizieren.
2.2 Manuelle Fehlererkennung
Code Reviews und Pair Programming
- Code Reviews:
- Eine Praxis, bei der Entwickler den Code ihrer Kollegen überprüfen, um Fehler zu identifizieren und Verbesserungen vorzuschlagen.
# Beispiel: Fehler im Code, der durch Code Review entdeckt wird
def calculate_sum(a, b):
# Diese Funktion soll die Summe von a und b berechnen
return a - b # Fehler: Subtraktion statt Addition
x = 5
y = 3
result = calculate_sum(x, y) # Erwartetes Ergebnis: 8, tatsächliches Ergebnis: 2
print(result)
Durch ein Code Review kann der Fehler in der Funktion calculate_sum identifiziert und behoben werden.
- Pair Programming:
- Zwei Entwickler arbeiten gemeinsam an einem Computer, um Code zu schreiben und sofortiges Feedback zu geben.
Unit Tests, Integrationstests und End-to-End-Tests
- Unit Tests:
- Testen einzelner Komponenten oder Funktionen, um sicherzustellen, dass sie korrekt funktionieren.
import unittest
def multiply(a, b):
# Diese Funktion multipliziert a und b
return a * b
class TestMathFunctions(unittest.TestCase):
def test_multiply(self):
self.assertEqual(multiply(2, 3), 6) # Erwartetes Ergebnis: 6
self.assertEqual(multiply(-1, 5), -5) # Erwartetes Ergebnis: -5
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
Vergleich von Fehlererkennungsmethoden
| Methode | Vorteile | Nachteile |
|---|---|---|
| Automatisierte Tests | Schnell und zuverlässig | Set-up und Wartung können zeitaufwendig sein |
| Manuelle Tests | Flexibel und intuitiv | Fehleranfällig und zeitaufwendig |
| Code Reviews | Verbessern die Codequalität | Benötigt Zeit und personelle Ressourcen |
| Logging | Bietet detaillierte Informationen | Kann große Datenmengen erzeugen |
| Überwachung | Echtzeit-Überwachung und Alarmierung | Erfordert zusätzliche Tools und Set-up |