Comment puis-je obtenir une trace en direct de mon application Python en cours d'exécution ?

Inspection du code en direct : suivi du flux d'exécution des applications Python en cours d'exécution

Dans le domaine du développement logiciel, débogage des erreurs insaisissables qui interrompent l'exécution du programme peut être une tâche ardue. Heureusement, Python propose des mécanismes pour faire la lumière sur le comportement du code sous-jacent pendant son exécution.

L'un de ces outils est un stacktrace en direct, qui fournit une vue à la volée du code en cours d'exécution. Cela peut être inestimable pour identifier la cause première du gel du programme ou des goulots d'étranglement des performances.

Exploiter la gestion du signal pour les traces de pile en direct

Pour les systèmes basés sur Unix, une approche intelligente implique tirer parti de la gestion du signal pour interrompre une application Python en cours d’exécution. Cette technique est implémentée dans un module appelé debugpy, disponible sur GitHub.

Pour utiliser debugpy, invoquez simplement la fonction Listen() lors de l'initialisation du programme. Lorsqu'un signal SIGUSR1 est envoyé au processus en cours d'exécution, soit via kill, soit via la méthode os.kill(), l'application se met en pause et entre dans un shell Python interactif.

Le shell permet d'accéder à la trame actuelle et aux paramètres locaux. variables, permettant un examen et une manipulation approfondis. En appuyant sur Ctrl-d, vous pouvez reprendre l'exécution du programme.

Approche alternative : communication basée sur les canaux

Dans les cas où des processus d'arrière-plan ou des signaux non communicatifs sont impliqués, une autre solution est une recette de livre de recettes Python qui utilise une communication basée sur des tuyaux. Ce script établit un canal entre l'application en cours d'exécution et une console, permettant la transmission de commandes et la récupération de traces de pile en direct.

L'approche basée sur les tubes offre une plus grande flexibilité et peut être appliquée à un plus large éventail de cas d'utilisation, y compris le débogage des processus en arrière-plan et qui ne répondent pas.

En employant ces techniques, les développeurs peuvent obtenir des informations précieuses sur le flux d'exécution de leurs applications Python et résoudre les problèmes plus efficacement. Ces outils leur permettent d'identifier et de résoudre des problèmes insaisissables, garantissant ainsi un fonctionnement plus fluide et plus efficace du programme.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!