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I codici e le funzioni di Python, ogni tanto, generano errori, anche noti col nome di bug. Può trattarsi di errori di vario genere, che provocano malfunzionamenti più o meno gravi ed evidenti.
Per individuare e risolvere gli errori su Python, è possibile ricorrere al debug o debugging utilizzando strumenti differenti, a seconda del proprio livello di esperienza, ma anche e soprattutto a partire dalla tipologia di errore e malfunzionamento che ci si trova davanti.
Gli bug più diffusi di Python sono gli errori di sintassi, gli errori di runtime e gli errori logici. Le soluzioni più comuni vengono suggerite dal compilatore; in alternativa, è anche possibile ricorrere alle istruzioni print o al debugger avanzato.
L’importante è non perdere mai la lucidità e non cedere alla frustrazione. Gli errori fanno parte del percorso di un programmatore e, se approcciati con il giusto spirito, possono insegnare molto anche agli utenti più esperti.
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1. Come approcciarsi al debugging di Python
Orian Lev Ari/Shutterstock
Prima di entrare nel merito delle funzioni di Python che permettono di eseguire un debug, può essere utile partire da alcuni concetti fondamentali. A partire dalla definizione di debug, a volte scritto debugging: una pratica che si suddivide in due diverse tipologie di operazione.
Da una parte l’identificazione dei bug: quei problemi tecnici che generalmente colpiscono i software e che possono impedire la corretta esecuzione di un codice. Dall’altra la correzione del problema o, più in generale, l’individuazione di una serie di passaggi che permettano di aggirare il bug.
Python è un linguaggio di programmazione noto per la sua accessibilità. Per fortuna, il debugging non fa eccezione. Esistono infatti diversi elementi da tenere in considerazione, per individuare rapidamente eventuali problematiche a livello di codice. E poi iniziare a risolverle.
Un primo elemento a cui prestare attenzione è la presenza di messaggi di errore. Generalmente questi messaggi si legano a piccoli, grandi errori di sintassi. Ma la documentazione e i suggerimenti del compilatore sono ricchi di informazioni preziose, che possono aiutare l’utente a farsi un’idea più precisa.
Dopodiché è sicuramente utile abituarsi a suddividere i grandi blocchi di codice in frazioni più piccole. In modo da poter testare il singolo bit di codice, ma soprattutto la singola funzionalità. Questa pratica permette di applicare correttivi prima che la base di codice assuma dimensioni eccessive.
Infine non vanno mai dimenticate le potenzialità di Internet. La rete è piena di utenti più o meno esperti di Python ed è assolutamente plausibile che un bug sia già stato sperimentato e risolto da altri.
Nel caso in cui ci si trovi di fronte a situazioni complesse, è dunque consigliabile cercare i feedback e i suggerimenti degli utenti, che a volte caricano sul web dei veri e propri tutorial procedurali, in cui spiegano come eseguire il singolo debug passo dopo passo.
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2. Quali sono i bug più diffusi su Python?
Arsenii Palivoda/Shutterstock
Come anticipato nei capoversi precedenti, il debug di Python spesso e volentieri ha a che fare con problemi che sono già stati individuati e gestiti. Al punto tale che alcuni errori sono quasi dei “classici” per gli esperti e gli appassionati di programmazione.
Una prima categoria di errore molto comune su Python e i principali linguaggi di programmazione riguarda la sintassi. In questo genere di programmi, la parola “sintassi” ha a che fare con la struttura del codice e ha un ruolo non troppo diverso da quello che le attribuiamo nell’ambito delle Lettere.
La sintassi, assieme alla grammatica, garantisce la correttezza e la coerenza di una frase e allo stesso modo è uno dei pilastri su cui si fonda la validità di un codice.
In caso di errori di sintassi, il compilatore di Python genera un messaggio di errore. Ma non solo, considerato che fornisce anche dei suggerimenti utili per provare a eseguire il debug.
Un’altra categoria di errore piuttosto diffusa ha a che fare con il runtime: una dicitura che fa riferimento a tutti quei bug che si verificano mentre il programma è in esecuzione.
Sono anche noti con il nome di eccezioni e possono spingere il programma a bloccarsi improvvisamente, portando l’utente a dover forzare la chiusura generale di Python.
I bug di runtime sono purtroppo più difficili da individuare in un’ottica di debugging, proprio per la loro natura di cui sopra. Il compilatore di Python infatti non è in grado di rilevarli, proprio perché vengono visualizzati soltanto nel momento in cui viene eseguito il programma.
Infine spazio anche ai cosiddetti errori logici, che si verificano nel momento in cui l’utente si trova di fronte a un risultato imprevisto o a una qualsiasi altra esecuzione anomala del programma.
Anche gli errori logici sono piuttosto difficili da scovare in maniera automatica. L’utente dunque, prima di eseguire il debug, deve necessariamente eseguire il programma inserendo dei dati e valutare se viene fornita una risposta corretta.
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3. Consigli utili per eseguire il debug di Python
sabrisy/Shutterstock
La prima cosa da fare per impostare un debug delle funzioni di Python consiste nell’identificare la tipologia a cui appartiene il singolo errore, tenendo conto ad esempio delle categorie di bug descritte nei capoversi precedenti.
Come già accennato, gli errori di sintassi sono generalmente quelli più facili e veloci da risolvere: sia utilizzando i suggerimenti del compilatore Python, sia ricorrendo ai consigli di altri utenti su Internet.
Nel caso di errori più complessi, è possibile fare riferimento all’istruzione print di Python. Quest’ultima permette di forzare il programma e spingerlo a generare una nuova istruzione all’interno del registro di debug.
Questa procedura permette di visualizzare se l’istruzione si attiva e, quindi, se il codice viene effettivamente eseguito. In alternativa è consigliabile sottoporre le funzioni o i pezzi di codici coinvolti a un esame più approfondito.
Infine non bisogna mai perdere di vista il debugger di Python: una soluzione molto più avanzata rispetto alle istruzioni print di cui sopra. Con il debugger infatti l’utente può eseguire ogni riga di ogni codice, in modo da localizzare al meglio eventuali problemi.
Per saperne di più: Cosa si può fare con Python
