注意：本文方法仅限于调试安装时附带py源码的库，如sklearn。
用sklearn中的sklearn.feature_extraction.text.TfidfTransformer来获取TF特征，但发现sklearn的计算结果与我手工计算结果不一样。虽然能在github上找到sklearn的源码。但不能动态调试，就无法直观的看到结果。
那么问题来了，我们怎么样才能动态调试Python的第三方库（比如sklearn）呢？怎么样才能看到第三方库中源码动态运行的中间结果？
假设我的代码如下：
# 原始语料，3个文本 strs_train =[ 'God is love', 'OpenGL on the GPU is fast', 'Doctor David is PHD'] from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 先提取 Bags of words特征 count_vect = CountVectorizer() X_train_counts = count_vect.fit_transform(strs_train) # 再基于Bags of words特征，变换为TF特征 tf_transformer = TfidfTransformer(use_idf=False).fit(X_train_counts) X_train_tf = tf_transformer.transform(X_train_counts) print(X_train_tf.todense())我怎么样才能看到函数sklearn.feature_extraction.text.TfidfTransformer.transform()计算的中间结果呢？
Python自带了一个用于调试代码的模块pdb。它支持断点设置，单步调试，进入函数调试，查看代码片段，查看变量值，动态改变变量值。
下面两行代码就能给程序加断点：
import pdb pdb.set_trace()加了断点，运行程序，当程序停下，就可以用下面几个命令，在SHELL中调试代码。
命令含义c继续执行代码n下一步r执行代码，从当前函数返回s进入函数b下断点我们用pdb，就可以在第三方库中下断点，并进行调试。这里以调试sklearn中的sklearn.feature_extraction.text.TfidfTransformer为例，给出如下步骤。
（1）找到第三方库所在的位置先利用如下Python代码找到sklearn源码位置。我的位置在C:\\Users\\biny\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\sklearn。
import sklearn, os path = os.path.dirname(sklearn.__file__) 12 （2）删掉Python预编译的字节码Python程序在运行时，为了提高运行速度，Python解释器先将.py代码编译为byte code（字节码），再有Python虚拟机来执行字节码。
下次再运行同一程序时，若.py代码没有改变，则省略将.py代码编译为字节码的步骤，直接运行上次已编译好的字节码。
这些字节码，会被存于__pycache__文件夹下，和.pyc文件。按照原理，这个步骤是不需要做的，不过删掉字节码在运行自己的程序，如果不会出现新的字节码文件，说明你的第三方库位置找错了。这样能方便我们发现错误。
（3）在第三方库源码中加断点根据第三方库的位置，找到sklearn.feature_extraction.text.TfidfTransformer.transform()函数所在.py文件。并用pdb在函数开头加上断点（如下）。
def transform(self, X, copy=True): import pdb pdb.set_trace() if hasattr(X, 'dtype') and np.issubdtype(X.dtype, np.float): # preserve float family dtype X = sp.csr_matrix(X, copy=copy) else: # convert counts or binary occurrences to floats X = sp.csr_matrix(X, dtype=np.float64, copy=copy) （4）运行自己的程序运行我的代码，停在第三方库中，就可以用pdb命令调试第三方代码了。
此时代码已经运行并进入第三方库中，停止在断点处： C:\mine\tmp\debug_py_3rd_lib>python main.py
c:\users\biny\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\text.py(1018)transform() -> if hasattr(X, ‘dtype’) and np.issubdtype(X.dtype, np.float): (Pdb)
用n命令（next），让代码单步运行到关键点：
c:\users\biny\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\text.py(1042)transform() -> if self.norm: (Pdb) n
直接输入要查看的中间变量（X.data），停下的这行代码是即将执行的，我们可以看到执行前的变量值：
c:\users\biny\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\text.py(1043)transform() -> X = normalize(X, norm=self.norm, copy=False) (Pdb) X.data array([ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])
继续执行代码（n命令），然后可以看到中间变量值被改变。也能看到这个改变是因为做了normalize。 (Pdb) n
c:\users\biny\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\text.py(1045)transform() -> return X (Pdb) X.data array([ 0.57735027, 0.57735027, 0.57735027, 0.40824829, 0.40824829, 0.40824829, 0.40824829, 0.40824829, 0.40824829, 0.5 , 0.5 , 0.5 , 0.5 ])
记住调试结束后，一定要在第三方源码中删掉pdb断点那两行代码！
