Debugging-Fähigkeiten in der Python-Webentwicklung (Teil 2)

Debugging-Fähigkeiten in der Python-Webentwicklung (Teil 2)

Im vorherigen Artikel haben wir kurz etwas über einige Debugging-Fähigkeiten in der Python-Webentwicklung gelernt, einschließlich der Verwendung von Haltepunkten, Debuggern und anderen Tools zur Lösung von Programmfehlern und Fragen. In diesem Artikel werden weiterhin einige Debugging-Tipps vorgestellt, die Entwicklern helfen sollen, Python-Webanwendungen schneller und genauer zu debuggen.

1. Verwenden Sie die Protokollbibliothek, um den Ausführungsstatus des Programms aufzuzeichnen.

Die Protokollbibliothek ist ein sehr wichtiges Tool in der Python-Webentwicklung. Sie kann den Ausführungsstatus des Programms aufzeichnen und ihn in einer Protokolldatei ausgeben, damit Entwickler ihn bearbeiten können ansehen und analysieren. Zu den häufig verwendeten Protokollierungsbibliotheken in Python gehören Protokollierung und Logbuch, die verschiedene Protokollierungsstufen und Ausgabeformate bereitstellen, um den Anforderungen verschiedener Anwendungsszenarien gerecht zu werden.

Durch Festlegen der Protokollebene im Code können wir die Details jeder Phase des Programms aufzeichnen und Fehler schnell lokalisieren, wenn Probleme auftreten. Im Flask-Framework können wir beispielsweise die Protokollierung über den folgenden Code aktivieren:

import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler

# 设置日志级别
app.logger.setLevel(logging.DEBUG)

# 定义文件名和文件大小
log_handler = RotatingFileHandler('app.log', maxBytes=10000, backupCount=1)

# 设置日志格式
formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s")
log_handler.setFormatter(formatter)

app.logger.addHandler(log_handler)

Dieser Code verwendet die Protokollierungsfunktion, die mit dem Flask-Framework geliefert wird, und konfiguriert die Protokollebene auf DEBUG, was bedeutet, dass jedes Detail des ausgeführten Programms ausgeführt wird aufgezeichnet werden. Das Protokoll wird in der Datei app.log ausgegeben. Die Dateigröße beträgt 10 KB. Wenn die Dateigröße 10 KB überschreitet, wird sie automatisch in der Datei app.log.1 gesichert. Das Protokollformat ist „[Zeit]-[Modulname]-[Protokollebene]-[Protokollinhalt]“ zur einfachen Anzeige und Analyse.

2. Verwenden Sie Thread- und Prozess-Debugging-Tools

In Python-Webanwendungen werden häufig Multithreading, Multiprozess und andere Technologien verwendet, um die Leistung zu verbessern. Diese Techniken bringen jedoch häufig einige Probleme mit sich, wie z. B. Rennbedingungen, Deadlocks usw. Um diese Probleme zu lösen, müssen Entwickler einige Thread- und Prozess-Debugging-Tools verwenden.

Python verfügt über einige Thread-Debugging-Tools wie Threading, Warteschlange usw., mit denen der Thread-Status, Sperrprobleme usw. überwacht werden können. Darüber hinaus ist Python GIL (Global Interpreter Lock, globale Interpretersperre) auch ein Problem, auf das wir achten müssen. GIL ist ein Thread-Synchronisationsmechanismus im Python-Interpreter, der nur einen Thread auf die gleichzeitige Ausführung von Python-Code beschränkt. Dies bedeutet, dass GIL bei Verwendung von Multithreading zu einer Verschwendung von CPU- und Speicherressourcen führen und die Systemleistung beeinträchtigen kann.

Python bietet auch einige Prozess-Debugging-Tools wie Multiprocessing, Betriebssystem usw. zur Überwachung des Prozessstatus, der Pipeline-Kommunikation usw. Mithilfe dieser Debugging-Tools können wir Probleme und Engpässe im Programm lokalisieren und entsprechende Optimierungen und Verbesserungen vornehmen.

3. Verwenden Sie Simulationstools, um reale Datenumgebungen zu simulieren.

Bei der Python-Webentwicklung müssen wir häufig Daten aus Datenbanken, API-Schnittstellen oder anderen Datenquellen abrufen, diese verarbeiten und anzeigen. Allerdings können diese Datenquellen durch Netzwerk-, Server-, Datenbank- und andere Umgebungen beeinträchtigt werden, was zu einer instabilen oder abnormalen Datenerfassung führen kann. Um diese Probleme zu lösen, können wir einige Simulationstools verwenden, um die reale Datenumgebung zu simulieren und so das Debuggen und Testen zu verbessern.

Es gibt einige Simulationstools in Python, wie Mock, Betamax usw., die HTTP-Anfragen, API-Antworten und andere Daten simulieren können. Mit diesen Simulationstools können wir den Inhalt von Anfragen und Antworten anpassen, verschiedene abnormale Situationen simulieren und Tests und Debugging erleichtern.

Verwenden Sie beispielsweise Betamax, um den Prozess der HTTP-Anfrage und -Antwort zu simulieren:

import requests
import betamax

with betamax.Betamax.configure() as config:
    # 设置cassette保存的位置
    config.cassette_library_dir = 'fixtures/cassettes'
    # 设置模拟器录制模式，当没有匹配的模拟结果时自动生成模拟响应
    config.default_cassette_options['record_mode'] = 'once'
    # 设置请求头
    config.default_cassette_options['match_requests_on'] = ['method', 'path', 'query']

betamax_session = betamax.Betamax(requests.Session())

with betamax_session:
    response = requests.get('http://httpbin.org/get', params={'key': 'value'})
    assert response.status_code == 200

Dieser Code verwendet Betamax, um eine HTTP-Anfrage zu simulieren und speichert die Anfrage- und Antwortinformationen in einer Datei im Verzeichnis Fixtures/Cassettes. Der Inhalt der protokollierten Antwort wird als Datei _key-default.yaml bezeichnet. Wenn in nachfolgenden Tests die angeforderte URL und die Parameter übereinstimmen, wird der gespeicherte Antwortinhalt automatisch zurückgegeben. Dadurch können wir Anfragen und Antworten in einer simulierten Umgebung testen und debuggen, ohne die reale Datenquelle zu beeinträchtigen.

Zusammenfassung

In diesem Artikel werden einige Debugging-Fähigkeiten in der Python-Webentwicklung vorgestellt, darunter Protokollbibliotheken zum Aufzeichnen von Programmlaufbedingungen, die Verwendung von Thread- und Prozess-Debugging-Tools sowie die Verwendung von Simulationstools zur Simulation realer Datenumgebungen. Diese Fähigkeiten können uns helfen, Probleme schneller und genauer zu lokalisieren und zu lösen sowie die Entwicklungseffizienz und -qualität zu verbessern. Darüber hinaus erfordert das Erlernen von Debugging-Fähigkeiten kontinuierliches Üben und Sammeln von Erfahrungen. Ich hoffe, dass jeder seine tatsächlichen Projekte kombinieren kann, um seine Debugging-Fähigkeiten kontinuierlich zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDebugging-Fähigkeiten in der Python-Webentwicklung (Teil 2). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!