所以，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 ：
有了这个神器，今后 debug 也会和写代码一样流畅高效。
“赛博大脑”帮你 debug 最常规的办法是用调试器，但是你能记住程序中每个步骤发生什么了吗？
这就是传统方法的缺点：调试信息无法持久化，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。
所以，在你调试程序或 debug 时，不需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，并保留程序的每个状态。程序员不仅不需要记住任何内容，甚至不需要逐步执行程序，这可以节省大量调试时间。
比方说，你想找出为什么返回值是错误的。通过看图，就可以对导致返回值的原因有了一个大概的了解。
接下来，将鼠标悬停在 “返回 “节点上，所有相关的值都显示出来了，形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？
如果现在有一个大列表，但它无法与图匹配，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。
所以在这种情况下，虽然没有足够的空间在跟踪图中显示整个列表，但你仍然可以从 devtools 中检查它的值。
几乎所有的 Python 调试器 (PyCharm、VS Code 等)都会截断参数，无法显示一个大列表中的每个元素，但 Cyberbrain 不会这样做，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 库和各种编辑器 / IDE 集成组成。目前它支持 VS Code 和 Gitpod。
pip install Cyberbraincode —install-extension laike9m.Cyberbrain 同时，作者还提供了在线版的 Cyberbrain，可以直接试用：
https://gitpod.io/#snapshot/91475a9d-4ccf-420a-b0ee-11db084ce689 在使用过程中，假如你想追踪一个函数“foo”，可以使用 **@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 可以保持你的工作流程不变。运行一个程序（从 vscode 或命令行，都可以），一个新的面板将被打开，程序执行情况全部以可视化展示：
首先是可能会与其他调试器发生冲突。如果你设置了断点并使用 VSC 的调试器，Cyberbrain 可能无法正常工作。一般来说，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。
作者介绍 作者 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。此外还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/
「进击的Coder」 专属学习群已正式成立，搜索 「CQCcqc4」 添加崔庆才的个人微信或者扫描下方二维码拉您入群交流学习。
原文始发于微信公众号（进击的Coder）：一个神级般的 Python 调试神器
