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the-art-of-debugging

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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。

调试软件开发问题解决工具方法论Github开源项目
访问官网GitHub

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 - gdb、ldd、nm、LD_LIBRARY_PATH、LD_PRELOAD

  3. 调试Python - py-spy、路径、自动打印

  4. 用于调试的Unix工具 - bash、strace、make、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

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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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