因此，一位清华校友、谷歌工程师
laike9m ，便开发了一个强大的Python调试工具
Cyberbrain ：
可以详细记录项目数据流、变量、状态等等关键信
息。
有了这个神器，从此debug也会和写代码同样流畅高效。
“赛博大脑”帮你debug
最常规的办法是用调试器，可是你能记住程序中每一个步骤发生什么了吗？
这就是传统方法的缺点：调试信息没法持久化，要靠程序员去记住它们。
这款名叫
Cyberbrain （赛博大脑）的强大的工具，最亮眼的功能，是回溯代码中的变量更改历史，查看程序执行的状态。
因此，在你调试程序或debug时，不须要费几个小时用编译器逐行执行。
Cyberbrain会清晰的
告诉你流程中都发生过什么 ：
Cyberbrain能显示准确的数据流，并保留程序的每一个状态。程序员不只不须要记住任何内容，甚至不须要逐步执行程序，这能够节省大量调试时间。
比方说，你想找出为何返回值是错误的。经过看图，就能够对致使返回值的缘由有了一个大概的了解。
接下来，将鼠标悬停在 “返回 “节点上，全部相关的值都显示出来了，造成了一个从函数开始到结束的跟踪路径：
只要动动鼠标就能找到问题，谁还会去用麻烦的编译器呢？
若是如今有一个大列表，但它没法与图匹配，如何使用工具来检查它的值？
启动后，Cyberbrain会自动打开一个devtools窗口。
当你把鼠标悬停在一个变量上时，它的值就会被记录在devtools控制台中。
因此在这种状况下，虽然没有足够的空间在跟踪图中显示整个列表，但你仍然能够从devtools中检查它的值。
几乎全部的Python调试器(PyCharm、VS Code等)都会截断参数，没法显示一个大列表中的每一个元素，但Cyberbrain不会这样作，除非你明确告诉它。
最后，Cyberbrain还能让用户在debug的同时，设置循环计数器。
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如何安装使用
Cyberbrain由一个Python库和各类编辑器/IDE集成组成。目前它支持 VS Code 和 Gitpod。
pip install Cyberbraincode —install-extension laike9m.Cyberbrain
同时，做者还提供了在线版的Cyberbrain，能够直接试用：
https://gitpod.io/#snapshot/91475a9d-4ccf-420a-b0ee-11db084ce689
在使用过程当中，假如你想追踪一个函数“foo”，可使用**@trace**指令实现：
from Cyberbrain import trace
# As of now, you can only have one @trace decorator in the whole program.# We may change this in version 2.0, see https://github.com/laike9m/Cyberbrain/discussions/73@trace # Disable tracing with `@trace(disabled=True)`def foo():
Cyberbrain能够保持你的工做流程不变。运行一个程序（从 vscode 或命令行，均可以），一个新的面板将被打开，程序执行状况所有以可视化展现：
首先是可能会与其余调试器发生冲突。若是你设置了断点并使用VSC的调试器，Cyberbrain可能没法正常工做。通常来讲，首选 “不调试运行”。
而当你的程序中有多个装饰器（decorator）时，应该将@trace设置为最底层的那个。
此外，目前Cyberbrain还不支持多线程代码。
做者介绍
做者
laike9m ，谷歌软件工程师，目前全职开发Cyberbrain工具。
laike9m是清华校友，在博客中自述曾担任清华大学推理协会会长。此外仍是重度二次元爱好者。
除了Cyberbrain，他还组织了一档播客节目，名字叫
捕蛇者说 ，Pythonhunter。
图片: https://uploader.shimo.im/f/Ks0rqxVvzEZrPsfE.png
Cyberbrain项目地址：https://github.com/laike9m/Cyberbrain
laike9m主页：https://laike9m.com/blog/
播客地址：https://pythonhunter.org/
一个高中就混迹互联网的小渣渣，目前还在大学摸鱼 python
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个人博客：www.kuls6.top 程序员
