Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Optimalkan Coding dengan Mode Debugging di Python

Belajar Data Science di Rumah 10-April-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9e04c5f75d7dd6cd5f57173cbd2d7792_x_Thumbnail800.jpeg

Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling populer dan banyak digunakan saat ini. Dengan popularitasnya yang semakin meningkat, semakin banyak praktisi yang mencari cara untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas coding program mereka. Salah satu caranya adalah dengan menggunakan mode debugging di Python. Mode debugging dapat membantu kalian menemukan dan memperbaiki kesalahan dengan lebih cepat dan mudah.


Dalam artikel ini, kita akan membahas cara mengoptimalkan coding dengan mode debugging di Python. Secara detail akan dibahas cara mengaktifkan mode debugging, penggunaan breakpoint, serta beberapa best practice dalam debugging yang dapat membantu kalian meningkatkan efisiensi dan kualitas kode program mereka. Yuk, segera simak pembahasannya!


1. Mode Debugging di Python

Mode debugging pada Python adalah salah satu alat bantu yang sangat berguna dalam memperbaiki kesalahan atau bug pada program. Dalam mode debugging, program akan dijalankan secara baris per baris sehingga memudahkan user untuk memeriksa nilai dari variabel pada saat runtime. Dengan mode debugging, kalian dapat dengan mudah menemukan kesalahan atau bug pada program dan memperbaikinya dengan cepat.


Salah satu cara untuk mengaktifkan mode debugging di Python adalah dengan menggunakan debugger bawaan Python yaitu pdb (Python Debugger). Pdb adalah sebuah alat bantu yang memungkinkan user untuk menjalankan program baris demi baris, menghentikan program di titik yang ditentukan, dan memeriksa nilai dari variabel pada saat runtime. Pdb juga menyediakan beberapa fitur seperti step, next, return, list, print, break, dan quit yang dapat membantu pengguna dalam memeriksa program secara lebih rinci.


Baca juga : Tips Coding Python Sederhana untuk Pemula


2. Cara Mengaktifkan Mode Debugging di Python

Berikut ini adalah langkah-langkah untuk mengaktifkan mode debugging di Python menggunakan pdb.

1. Pertama, user harus mengimpor modul pdb dengan menambahkan baris kode berikut di awal program.

Python

2. Setelah itu, user dapat menambahkan perintah berikut di tempat dimana kalian ingin memulai mode debugging.

Python

Perintah tersebut akan memberikan sinyal kepada pdb untuk memulai mode debugging pada titik tersebut. Setelah itu, program akan berhenti pada titik tersebut dan user dapat memeriksa nilai dari variabel pada saat runtime.

3. Untuk menjalankan program dalam mode debugging, user dapat menjalankan program seperti biasa dengan menambahkan flag -m pdb pada command prompt. Misalnya:

Python

4. Setelah program berjalan, pdb akan memulai mode debugging pada titik dimana perintah pdb.set_trace() ditempatkan. User dapat menggunakan perintah-perintah pdb seperti step, next, dan print untuk memeriksa nilai dari variabel pada saat runtime.

5. Setelah selesai menggunakan mode debugging, pengguna dapat menekan tombol ctrl-d atau mengetik perintah quit pada prompt pdb untuk keluar dari mode debugging.

Dengan menggunakan pdb, user dapat dengan mudah menemukan kesalahan atau bug pada program dan memperbaikinya dengan cepat. Selain menggunakan pdb, terdapat pula alat bantu debugging lain seperti PyCharm, Visual Studio Code, atau Jupyter Notebook yang menyediakan fitur debugging yang lebih lengkap dan mudah digunakan.


3. Mengenal Breakpoint dan Penggunaannya

Breakpoint merupakan titik pada kode program dimana user ingin program berhenti sementara pada saat runtime untuk memeriksa nilai dari variabel atau mengecek bagaimana program berjalan. Dengan menggunakan breakpoint, user dapat melakukan inspeksi variabel dan mengetahui kesalahan atau bug pada program dengan lebih mudah.


Berikut ini adalah langkah-langkah untuk menggunakan breakpoint di Python.

1. Mengaktifkan mode debugging dengan menambahkan baris kode pdb.set_trace() di dalam program.

2. Menambahkan breakpoint pada titik yang diinginkan dengan mengetikkan perintah break pada prompt pdb di bawah prompt (Pdb). Contoh:

Python

Perintah tersebut akan menambahkan breakpoint pada baris ke-10 dari program.py.

3. Menjalankan program seperti biasa dengan mengetikkan perintah run pada prompt pdb. Contoh:

Python

Program akan berjalan hingga mencapai breakpoint yang telah ditentukan.

4. Setelah program berhenti pada breakpoint, pengguna dapat melakukan inspeksi variabel dengan mengetikkan perintah print di bawah prompt (Pdb). Contoh:

Python

Perintah tersebut akan menampilkan nilai variabel x pada saat runtime.

5. Pengguna dapat melanjutkan program dengan mengetikkan perintah continue di bawah prompt (Pdb). Contoh:

Python

Program akan melanjutkan eksekusi dari breakpoint yang terakhir ditemukan.

6. Jika pengguna ingin menghapus breakpoint, pengguna dapat mengetikkan perintah clear di bawah prompt (Pdb). Contoh:

Python

Perintah tersebut akan menghapus breakpoint pada baris ke-10 dari program.py.


Baca juga : Array Python : Array VS List Serupa Namun Tak Sama, Yuk, Kenali Perbedaannya


4. Best Practice dalam Debugging

Debugging adalah proses yang kompleks dan membutuhkan keterampilan dan pengalaman untuk melakukannya secara efektif. Namun, ada beberapa best practice yang dapat membantu user untuk mengoptimalkan proses debugging dan menemukan kesalahan pada program dengan lebih cepat dan mudah. Berikut adalah beberapa best practice dalam debugging di Python.

  • Memahami kesalahan umum: Sebelum memulai proses debugging, penting untuk memahami kesalahan umum yang mungkin terjadi pada program. Kesalahan umum seperti error sintaksis, error pemanggilan fungsi, atau error tipe data dapat dihindari dengan memahami cara kerja Python dan menjalankan program secara teratur.

  • Menggunakan pesan kesalahan: Python menyediakan pesan kesalahan ketika program mengalami kesalahan. Pesan kesalahan tersebut dapat membantu user menemukan lokasi kesalahan dengan lebih mudah dan cepat. Oleh karena itu, penting untuk membaca dan memahami pesan kesalahan yang ditampilkan dan melakukan pencarian online jika diperlukan.

  • Memperkecil cakupan masalah: Sebelum memulai proses debugging, user dapat mencoba memperkecil cakupan masalah dengan melakukan pengujian pada kode program. Dengan melakukan pengujian, kalian dapat menemukan masalah pada bagian-bagian kecil dari program dan memperkecil cakupan masalah yang harus dicari.

  • Menggunakan debugger yang tepat: Ada beberapa debugger yang tersedia untuk Python seperti pdb, PyCharm, Visual Studio Code, atau Jupyter Notebook. User dapat memilih debugger yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi masing-masing. Debugger yang tepat dapat memudahkan proses debugging dan meningkatkan efisiensi dalam menemukan kesalahan pada program.

  • Menjaga catatan debugging: Ketika menemukan kesalahan pada program, penting untuk membuat catatan debugging untuk mencatat informasi yang ditemukan selama proses debugging. Catatan debugging dapat membantu user memahami masalah dan solusi yang ditemukan dan membantu kalian dalam proses debugging di masa depan.

Masih terdapat banyak mode operasi lainnya yang bisa diterapkan pada Python tergantung dari kondisi coding atau kebutuhannya. Nah, sehingga penting bagi kalian untuk memahami dasar-dasar Python agar tahu kebutuhan mode operasi yang sesuai dengan coding kalian, kan. DQLab hadir untuk membantu proses belajar yang menyenangkan dan mudah diakses dari manapun. Selain itu, DQLab adalah platform belajar pertama yang terintegrasi dengan ChatGPT loh! Lalu manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan kembangkan kemampuan kalian menggunakan Python! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya 

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login