@neko_poly001 · Post #1041 · 12.03.2023 г., 08:31
https://jvns.ca/blog/2022/12/08/a-debugging-manifesto/#debugging#programming
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #210 · 3 фев.
Что делать если нужно поставить какую-то Python-библиотеку а root-прав нет? То есть в систему библиотеку никак и ничего не поставить. Есть как минимум два способа это решить правильно! 🔸 Сделать виртуальное окружение и ставить там что угодно. Это позволит создать полностью независимое исполняемое окружение для ваших приложений. Все библиотеки будут храниться в домашней директории юзера а значит доступ на запись имеется. Создать очень просто: python3 -m venv ~/venvs/myenvname Теперь активируем окружение # Linux source ~/venvs/myenvname/bin/activate # Windows %userprofile%\venvs\myenvname\Scripts\activate.bat Можно ставить любые библиотеки и запускать приложение. Это стандартный метод работы с любым проектом. Если еще не используете его, то пора начинать. Даже при наличии root доступа! 🔸 Бывает, что нет возможности запустить приложение из своего виртуального окружения. Например, его запускает какой-то сервис от вашего юзера и вставить активацию окружения вы не можете. В этом случае можно установить библиотеки для Python не глобально в систему, а только для юзера. Выполните этот код в консоли: python3 -m site Вы получите что-то такое: sys.path = [ '/home/user', '/usr/lib/python37.zip', '/usr/lib/python3.7', '/usr/lib/python3.7/lib-dynload', '/home/user/.local/lib/python3.7/site-packages', ... ] USER_BASE: '/home/user/.local' USER_SITE: '/home/user/.local/lib/python3.7/site-packages' ENABLE_USER_SITE: True Нас интересует параметр USER_SITE. Это путь к пользовательским библиотекам, которые доступны по умолчанию, если они есть. Именно сюда будут устанавливаться модули если добавить флаг --user при установке чего-либо через pip pip install --user requests Для этой команды не нужны root-права. После неё можно запускать системный интерпретатор без виртуальных окружений и установленная библиотека будет доступна для текущего юзера. Параметр USER_BASE показывает корневую директорию для хранения user-библиотек. Её можно изменить с помощью переменной окружения PYTHONUSERBASE export PYTHONUSERBASE=~/pylibs python3 -m site ... USER_BASE: '/home/user/pylibs' USER_SITE: '/home/user/pylibs/lib/python3.7/site-packages' Получается некоторое подобие виртуального окружения для бедных 😁 которое можно менять через эту переменную (не делайте так!Лучше venv!) 🔸 Дописывание пути в PYTHONPATH Этот способ не входит в список "двух правильных", но тоже рабочий. Здесь придётся сделать всё несколько сложней. Сначала ставим библиотеку в любое место указывая путь установки pip3 install -t ~/mylibs modulename Библиотека установится без привязки к какому-либо интерпретатору. То есть по умолчанию не будет видна. Теперь в нужный момент добавляем этот путь в sys.path или в PYTHONPATH. Не буду советовать так делать. Единственный раз когда этот способ мне пригодился и решил поставленную задачу, это при создании общей библиотеки для кластера компьютеров. Модули лежат в сети и подгружаются для всех из одного и того же места. То есть обновлять файлы требуется только один раз а не на всех хосты отдельно. Минусы такого подхода: ▫️Нужно всем хостам пробить нужный путь в .bashrc или ещё куда-то чтобы он сетапился на старте. ▫️Чем больше хостов тем больше нагрузка на сеть. Иногда такой способ не подходит именно по этой причине. Тогда Ansible вам в помощь. ▫️Не очень подходит если хосты с разными операционками. Некоторые библиотеки различаются для Linux и Windows (там, где есть бинарники) и приходится мудрить более сложные схемы. #tricks#basic
Пребарај: #debugging
@neko_poly001 · Post #1041 · 12.03.2023 г., 08:31
https://jvns.ca/blog/2022/12/08/a-debugging-manifesto/#debugging#programming
Hashtags
@dasturlash_hayoti · Post #3951 · 30.08.2025 г., 12:46
#debugging#chatgpt#dasturlash_hayoti ⚡️Debug qilishni osonlashtiradigan oddiy usullar 💻 Kod yozayotganingizda error chiqishi tabiiy. Muhimi — uni tez topish. Mana eng oddiy 3 maslahat: 1️⃣ Print-debugging ◾️ Kod ichiga print() (yoki console.log()) qo‘ying. ◾️ Qayergacha kod ishlayotganini kuzating. ➡️Eng tez va sodda usul. 2️⃣ Debugger’dan foydalaning ◾️VS Code, PyCharm yoki boshqa IDE ichida debugger mavjud. ◾️ Breakpoint qo‘yib, qadam-baqadam kodni ko‘ring. ➡️Murakkab xatolarni aniqlash uchun zo‘r. 3️⃣Error xabarini diqqat bilan o‘qing ◾️ Error chiqsa, ko‘pchilik avval GPT’dan maslahat oladi, keyin xabarni o‘qiydi 😁 ◾️ Aslida, xabarning o‘zi nimani noto‘g‘ri qilganingizni aytib turadi 😅 Error — bu dushman emas, yo‘lboshchi. Uni to‘g‘ri o‘qisangiz, vaqt va asabni tejaysiz. ❓ Siz ko‘proq qaysi usulda xatolarni topasiz? print() qo‘yibmi yoki debugger bilanmi? 💻@dasturlash_hayoti— xatosiz kod bo‘lmaydi😅
@dasturlash_hayoti · Post #4046 · 07.11.2025 г., 12:17
O'rganish tezligini oshirish: 1% yaxshiroq bo'lish qoidasi Ko‘pchilik dasturlashda "super yulduz" bo‘lishni xohlaydi, lekin bunga qisqa muddatda erishib bo‘lmaydi. Men sizga juda oddiy, ammo kuchli bo'lgan "1% yaxshiroq bo'lish qoidasi" ni taklif qilaman. Qoida mohiyati: Har kuni o‘tgan kundan ko‘ra o‘zingizni atigi 1% ga yaxshilang. Dasturlashda bu nima degani? — Har kuni 15 daqiqa davomida bitta yangi JavaScript Array Method'ini o‘rganing. — Har kuni Git buyruqlaridan bittasini chuqurroq tushunib oling. — Har kuni o‘zingiz yozgan kodning bir qismini Refactoring qilib, uni 1% ga tozalang. Bu kichik qadamlar boshida sezilmasligi mumkin, lekin bir yildan so‘ng siz 37 barobar kuchliroq bo‘lasiz! 1.01³⁶⁵ taxminan 37.78 Muhimi: Katta maqsadlarni emas, balki doimiy va kichik harakatlarni ustuvor qiling. Katta o‘sish doimiy o‘sishdan kelib chiqadi. #Debugging#DasturchiMaslahati#JavaScript 👉@jonibek_turapov
@awesomeopensource · Post #149 · 31.07.2018 г., 10:02
ndb 使用 Chrome DevTools 调试 node 代码。 Tags: #debugging#devtools Languages: #NodeJS
Hashtags
@djangoproject · Post #174 · 22.09.2016 г., 19:16
gc — #Garbage#Collector interface This module provides an interface to the #optional garbage collector. It provides the ability to disable the collector, tune the collection frequency, and set #debugging options. It also provides access to unreachable #objects that the collector found but cannot free. Since the collector supplements the reference counting already used in Python, you can disable the collector if you are sure your program does not create reference cycles. https://docs.python.org/3/library/gc.html
@githubtrending · Post #15329 · 13.12.2025 г., 11:30
#typescript#browser#chrome#chrome_devtools#debugging#devtools#mcp#mcp_server#puppeteer Chrome DevTools MCP lets your AI coding tools like Gemini, Claude, or Cursor control a live Chrome browser for automation, debugging, and performance checks. Install it easily with npx chrome-devtools-mcp@latest in your MCP config, then prompt "Check performance of a site" to auto-record traces, take screenshots, analyze networks, and fix issues reliably. This benefits you by making AI smarter at web coding—verifying changes in real-time, spotting bugs fast, and boosting site speed without manual work. https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp
@githubtrending · Post #14848 · 21.06.2025 г., 00:00
#typescript#blockchain#dapps#debugging#ethereum#javascript#smart_contracts#solidity#task_runner#tooling#typescript Hardhat is a powerful Ethereum development tool that helps you write, test, and deploy smart contracts easily and efficiently. It includes a local Ethereum network for testing without real money, advanced debugging tools to find and fix errors quickly, and a flexible plugin system to add extra features. This makes your development faster, safer, and more convenient, especially if you want to build decentralized applications. You can install it with npm, follow simple setup steps, and access many guides and plugins to customize your workflow. Hardhat is widely used by professionals to streamline Ethereum programming and improve code quality. https://github.com/NomicFoundation/hardhat
@githubtrending · Post #15488 · 13.02.2026 г., 12:30
#swift#analysis#analytics#cocoapods#crashlytics#debug#debugger#debugging#hacktoberfest#layout_debugger#leak_detection#log#logs_analysis#networking#performance_analysis#sandbox#swift#swift6#ui#uikit#view DebugSwift is a comprehensive toolkit that simplifies debugging for Swift iOS apps by providing real-time monitoring of network requests, performance metrics (CPU, memory, FPS), crash reports, and app resources like keychain and user defaults. It includes interface tools for visualizing layouts with grid overlays and touch indicators, plus memory leak detection and console logging. The main benefit is that you can quickly identify and fix issues during development without leaving your app—just shake your device to toggle the debug panel, making troubleshooting faster and more efficient. https://github.com/DebugSwift/DebugSwift