__repr__ 更适合调试，因其目标是清晰标识对象身份与状态，如 ；而 __str__ 面向用户展示，对调试无用。
为什么 __repr__ 比 __str__ 更适合调试
调试时你真正需要的不是“好看”，而是“能一眼看出对象是谁、在哪、状态如何”。__repr__ 的设计目标就是这个——它默认返回带类型名和内存地址的字符串，比如 <user Object at></user>；而 __str__ 是给用户看的，空实现或返回空字符串都合法，对 debug 几乎没用。
实操建议：
- 所有自定义类，只要可能被
print()、Logging.debug()或 pdb 中直接查看，就该实现__repr__ -
__repr__返回值最好满足“可被eval()还原”（非必须，但强烈推荐），例如User(name='alice', age=30)比User(alice, 30)更安全 - 避免在
__repr__中调用耗时操作（如数据库查询、文件读取）或引发副作用——它可能被日志框架、jupyter 自动触发多次
用 dataclass 自动生成调试友好的 __repr__
手写 __repr__ 容易漏字段、拼错引号、忘记转义。python 3.7+ 的 @dataclass 默认开启 repr=True，会自动拼出带字段名和值的字符串，且自动处理嵌套对象、None、字符串引号等细节。
常见错误现象：用了 @dataclass 却发现打印出来还是地址——大概率是忘了加 __slots__ = () 或用了 __init__ 覆盖了生成逻辑；或者字段值本身没有好 __repr__（比如自定义类没实现它）。
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实操建议：
- 优先用
@dataclass(repr=True)（默认就是），而不是手动写__repr__ - 敏感字段（如密码）用
field(repr=False)排除，别靠删字段或改逻辑隐藏 - 如果类继承自某个已有类，且父类没用
@dataclass，子类加@dataclass不会自动包含父类字段——得显式声明或用fields手动合并
ipython / Jupyter 中 _ 和 pprint 的实际效果差异
交互环境中，敲完一个对象回车，显示的是它的 __repr__；但用 pprint.pprint(obj) 或 IPython 的 %pprint 魔法命令，会做缩进、换行、截断长列表——这对嵌套 dict/list 很友好，但对单个简单对象反而多此一举，甚至掩盖关键信息（比如 __repr__ 里特意写的 ID 字段被折行藏掉了）。
性能影响：大对象用 pprint 可能明显卡顿，因为要递归遍历；而 __repr__ 是即时计算的，可控性强。
实操建议：
- 日常调试优先依赖
__repr__输出，而不是养成每行都敲pprint()的习惯 - 真遇到嵌套太深看不清，先试
print(repr(obj))看原始 repr 是否已含足够信息；再考虑pprint(obj, width=60, depth=3)控制深度和宽度 - IPython 中
_（上一个表达式结果）的__repr__会被自动调用，但如果你重载了__getattr__或用了__getattribute__，可能意外干扰_的行为
调试时 vars()、dir() 和 inspect.getmembers() 怎么选
vars(obj) 只返回 obj.__dict__，快、干净，但不包含 Property、描述符、继承来的属性；dir(obj) 返回所有可访问名（含方法、特殊方法、继承链上的），但混杂噪音；inspect.getmembers(obj) 最灵活，能按条件过滤（比如只取数据属性），但默认会触发 property 的 getter，有副作用风险。
容易踩的坑：在调试中直接用 dir(obj) 查字段，结果看到一堆 __weakref__、_private，误以为是业务字段；或者用 inspect.getmembers(obj, Lambda x: not callable(x)) 想过滤方法，却把 lazy property 给算进去了。
实操建议：
- 查实例字段优先用
vars(obj)，确认对象有__dict__（即没用__slots__） - 查类接口或方法列表用
dir(obj)，但记得配合help(obj.method)看文档，别只看名字 - 需要精确控制时，用
inspect.getmembers(obj, lambda v: not callable(v) and not isinstance(v, (property, functools.cached_property)))，避开 descriptor 副作用
调试友好性不是加一堆日志，而是让每个对象自己说清楚“我是谁、我有啥”。最常被忽略的一点：很多人实现了 __repr__，却忘了检查它是否在子类继承后依然正确——尤其是用了 super().__repr__() 拼接时，父类 repr 格式一变，整个输出就乱了。