【导读】相信各位Python工程师们在写Python代码的时候，免不了经常会出现bug满天飞这种情况，这个时候我们可能就得一个标点一个标点的去排查，费时又费力，但是，我们又很难发现到底是其中的哪一个步骤，导致了这些问题的出现。导致这些问题的其中一个原因，就是我们没有养成良好的编程习惯。编程习惯就好比是电影中的特效。电影特效越好，呈现出来的观影效果也自然越好。同样，如果我们能够养成好的编程习惯，在查找错误的时候，自己的思路就会更加清晰。下面是小编整理的解决Python项目bug的心得技巧分享，包含六小点，希望对大家有所帮助。
方法一：使用项目管理工具
无论Python项目简单与否，我们都应该使用Git进行版本控制。大部分支持Python的IDE(集成开发环境)都内置了对Git这一类项目管理工具的支持。
我们在修改代码时，常常会出现改着改着程序就崩了的情况，改出的最新版本有时候还不如上一个版本。而Git，恰好能够及时帮我们保存之前的版本。使用了它以后，我们也不需要不停地用“ctrl+z”来撤回代码了。
方法二：使用Python的内置函数
Python的内置函数和标准库都可以处理常见的用例，而不需要自己重新定义函数。
但是，刚刚入门的Python开发人员们对其中的函数并不熟悉。所以他们经常会遇到这样一个问题——在不需要记住内容的情况下，如何才能知道标准库中的内容是否涵盖了自己的用例?最简单的方法是将标准库索引和内置函数概述页添加为书签，并且在遇到“日常编程”类问题的时候立即浏览一下。我们使用这些函数的频率高了，自然也就能记住这些函数了。
方法三：使用正确的模块
与内置函数和标准库一样，Python中大量的第三方模块集合，也可以帮助我们节省大量的人力。通过PyPI的Web前端，可以针对我们的问题触发搜索词，我们很容易就能找到适合自己的解决方案。
方法四：使用OOP
面向对象编程(OOP)将数据结构与用于操作它们的方法捆绑在一起，从而使编写高级代码更加容易。OOP非常适合用于Python这一类高级语言，尤其是项目非常复杂的时候。熟悉Python的开发人员都知道，使用OOP可以减少代码量，从而节省大量的时间。
但是，也不是所有的项目都需要使用OOP。如果项目没有特别要求，一些小型的项目就可以不用OOP。
方法五：编写测试代码并不断测试
一个好的程序员一定知道测试之于项目的重要性。编写测试代码的确是一个很枯燥的过程，但是不进行测试，我们就无法发现程序的问题所在。
如果一个项目非常复杂的话，我们就必须要做到及时测试。越早测试，就能越早发现问题。而不是说等代码全部写完了，才开始进行测试，这样反而会导致更多的错误和更大的工作量。
当然，我们也可以寻找专业的软件测试人员，来帮助我们进行测试。这样我们也可以把更多的精力投入到项目程序本身。
方法六：选择正确的Python版本
部分人仍然在使用Python2，但Python官方的开发团队早已经不对这一版本进行维护了。聪明的开发人员都已经将Python2里的项目迁移到Python3中了。
Python目前的最新版本是Python3.8.5，但也不是说你一定要使用最新版本。专业的软件开发人员都知道，任何软件的最新版本都不一定是最好的，因为它仍需要开发团队不断地去改良。程序员一般都会使用在最新版本之前的一个版本，旧版本相对而言是比较成熟的。
无论是运用哪一种语言编写代码，优秀的程序员都具备良好的编程习惯。这些习惯不仅能够让我们思路更加清晰，也可以帮助我们减轻工作量，从而节省大量的时间。所以，可能你离优秀的程序员，只差一个好习惯了哦~
以上就是小编今天给大家整理发送的关于“解决Python项目BUG的心得技巧分享”的相关内容，希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。
