In [1]:
#Configuracion para recargar módulos y librerías cada vez
%reload_ext autoreload
%autoreload 2
%matplotlib inline
from mat281_code.lab import *
from IPython.core.display import HTML
from matplotlib import pyplot as plt
HTML(open("style/mat281.css", "r").read())
alumno_1 = (r"Sebastián Flores", "2004001-7") # FIX ME
alumno_2 = (r"María José Vargas", "2004007-8") # FIX ME
HTML(greetings(alumno_1, alumno_2))
Out[1]:
Existen 4 desafíos:
Enviar por correo, con copia a todos los integrantes del grupo, los siguientes archivos:
Debugging: Eliminación de errores de un programa computacional.
¿Porqué se le llama bugs?
Existen registros en la correspondencia de Thomas Edisson, en 1848, hablaba de bugs para referirse a errores en sus inventos. El término se utilizaba ocasionalmente en el dominio informático. En 1947, el ordenador Mark II presentaba un error. Al buscar el origen del error, los técnicos encontraron una polilla, que se había introducido en la máquina.
Toda la historia en el siguiente enlace a wikipedia (ingles).
Cuando el programa no funciona y entrega un error normalmente es fácil solucionarlo. El mensaje de error entregará: la línea donde se detecta el error y el tipo de error.
PROS:
CONTRA:
Los errores más comunes en un programa son los siguientes:
Un error clásico y que es dificil de detectar es la asignación involuntaria: Escribir $a=b$ cuando realmente se quiere testear la igualdad $a==b$.
In [7]:
import numpy as np
def promedio_positivo(a):
pos_mean = a[a>0].mean()
return pos_mean
N = 100
x = np.linspace(-1,1,N)
y = 0.5 - x**2 # No cambiar esta linea
print promedio_positivo(y)
# Error 1:
# Error 2:
# Error 3:
# Error 4:
# Error 5:
Utilizar print es la técnica más sencilla y habitual, apropiada si los errores son sencillos.
PRO:
CONTRA:
Si se desea inspeccionar la variable mi_variable_con_error, utilice
print "!!!", mi_variable_con_error
De esa forma será más facil ver en el output donde está la variable impresa, y luego de solucionar el bug, será también más fácil eliminar las expresiones print que han sido insertadas para debugear (no se confundirá con los print que sí son necesarios y naturales al programa).
In [ ]:
def fibonacci(n):
"""
Debe regresar la lista con los primeros n numeros de fibonacci.
Para n<1, regresar [].
Para n=1, regresar [1].
Para n=2, regresar [1,1].
Para n=3, regresar [1,1,2].
Para n=4, regresar [1,1,2,3].
Y sucesivamente
"""
a = 1
b = 1
fib = [a,b]
count = 2
if n<1:
return []
if n=1:
return [1]
while count <= n:
aux = a
a = b
b = aux + b
count += 1
fib.append(aux)
return fib
print "fibonacci(-1):", fibonacci(-1) # Deberia ser []
print "fibonacci(0):", fibonacci(0) # Deberia ser []
print "fibonacci(1):", fibonacci(1) # Deberia ser [1]
print "fibonacci(2):", fibonacci(2) # Deberia ser [1,1]
print "fibonacci(3):", fibonacci(3) # Deberia ser [1,1,2]
print "fibonacci(5):", fibonacci(5) # Deberia ser [1,1,2,3,5]
print "fibonacci(10):", fibonacci(10) # Deberia ser ...
"""
ERRORES DETECTADOS:
1)
2)
3)
"""
Python trae un debugger por defecto: pdb (python debugger), que guarda similaridades con gdb (el debugger de C).
PRO:
CONTRA:
El funcionamiento de pdb similar a los breakpoints en matlab.
Se debe realizar lo siguiente:
Importar la librería
import pdbSolicitar que se ejecute la inspección en las líneas que potencialmente tienen el error. Para ello es necesario insertar en una nueva línea, con el alineamiento adecuado, lo siguiente:
pdb.set_trace()Ejecutar el programa como se realizaría normalmente:
$ python mi_programa_con_error.pyAl realizar las acciones anteriores, pdb ejecuta todas las instrucciones hasta el primer pdb.set_trace() y regresa el terminal al usuario, para que inspeccione las variables y revise el código. Los comandos principales a memorizar son:
Ejecute el archivo ./mat281_code/ejemplo_pdb.py y siga las instrucciones que obtendrá:
$ python ./mat281_code/ejemplo_pdb.pyUtilice pdb para debuggear el archivo ./mat281_code/desafio_3.py.
El desafío 3 consiste en hallar 3 errores en la implementación defectuosa del método de la secante: link wikipedia
Instrucciones:
In [ ]:
# Desafio 3 - Errores encontrados en ./mat281_code/desafio_3.py
"""
Se detectaron los siguientes errores:
1- FIX ME - COMENTAR AQUI
2- FIX ME - COMENTAR AQUI
3- FIX ME - COMENTAR AQUI
"""
PRO:
CONTRA:
El funcionamiento de IPython es el siguiente:
Importar la librería
import IPythonSolicitar que se ejecute la inspección en las líneas que potencialmente tienen el error. Para ello es necesario insertar en una nueva línea, con el alineamiento adecuado, lo siguiente:
IPython.embed()Ejecutar el programa como se realizaría normalmente:
$ python mi_programa_con_error.pyAl realizar las acciones anteriores, python ejecuta todas las instrucciones hasta el primer IPython.embed() y regresa el terminal interactivo IPython al usuario en el punto seleccionado, para que inspeccione las variables y revise el código.
Para salir de IPython es necesario utilizar Ctr+d.
Ejecute el archivo ./mat281_code/ejemplo_ipython.py y siga las instrucciones que obtendrá:
$ python ./mat281_code/ejemplo_ipython.pyUtilice IPython para debuggear el archivo ./mat281_code/desafio_4.py.
El desafío 4 consiste en reparar una implementación defectuosa del método de bisección: link wikipedia
Instrucciones:
In [ ]:
# Desafio 4 - Errores encontrados en ./mat281_code/desafio_4.py
"""
Se detectaron los siguientes errores:
1- FIX ME - COMENTAR AQUI
2- FIX ME - COMENTAR AQUI
3- FIX ME - COMENTAR AQUI
"""