実行中の Python アプリケーションをオンザフライ スタック トレースでデバッグするにはどうすればよいですか?
オンザフライ スタック トレースを使用して実行中の Python アプリケーションをデバッグする
根本原因のトラブルシューティングを行うときにアプリケーションが時折フリーズすることがあると、イライラすることがあります。 Python には、リアルタイムのスタック トレースを生成するメカニズムが用意されており、現在実行中のコードを検査して問題のある箇所を特定できます。
シグナル処理を使用した解決策
オンザフライのスタック トレースを取得するには、次のコードの利用を検討してください:
<code class="python">import code, traceback, signal def debug(sig, frame): d={'_frame':frame} # Allow access to frame object. d.update(frame.f_globals) # Unless shadowed by global d.update(frame.f_locals) i = code.InteractiveConsole(d) message = "Signal received : entering python shell.\nTraceback:\n" message += ''.join(traceback.format_stack(frame)) i.interact(message) def listen(): signal.signal(signal.SIGUSR1, debug) # Register handler listen()</code>
使用法:
- listen() を呼び出してシグナル処理を有効にします。 .
- kill などのツールまたは Python コード os.kill(pid, signal.SIGUSR1) を使用して、実行中のプロセスに SIGUSR1 シグナルを送信します。
これにより、Python がトリガーされますコンソールに現在のスタック トレースを表示し、変数を探索できるようにします。 Ctrl-D を押して実行を再開します。
追加オプション
バックグラウンド プロセスをデバッグするには、Python クックブック レシピで提供されているパイプベースのソリューションの使用を検討してください。
以上が実行中の Python アプリケーションをオンザフライ スタック トレースでデバッグするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。
