神器 Jupyter，Jupyter 也能做可视化 Debug

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。

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。

1. 为什么需要 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。

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

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

2. Xeus-Python

Xeus-Python 是第一个支持 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。

3. 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
  

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。