実行中の Python アプリケーションのライブ スタックトレースを取得するにはどうすればよいですか?

ライブ コード インスペクション: 実行中の Python アプリケーションの実行フローのトレース

ソフトウェア開発の分野で、プログラムの実行を停止させるとらえどころのないエラーをデバッグする大変な作業になる可能性があります。幸いなことに、Python には、実行中のコードの動作を明らかにするメカニズムが備わっています。

そのようなツールの 1 つは、現在実行中のコードをその場で表示するライブ スタックトレースです。これは、プログラムのフリーズやパフォーマンスのボトルネックの根本原因を特定する際に非常に役立ちます。

ライブ スタックトレースのシグナル処理を利用する

Unix ベースのシステムの場合、賢明なアプローチには次のようなものがあります。信号処理を利用して、実行中の Python アプリケーションを中断します。この手法は、GitHub で入手可能な debugpy というモジュールに実装されています。

debugpy を利用するには、プログラムの初期化中に listen() 関数を呼び出すだけです。 kill または os.kill() メソッドを通じて SIGUSR1 シグナルが実行中のプロセスに送信されると、アプリケーションは一時停止し、対話型の Python シェルに入ります。

シェルは、現在のフレームとローカルへのアクセスを提供します。変数を使用して、詳細な調査と操作が可能になります。 Ctrl+D を押すと、プログラムの実行を再開できます。

代替アプローチ: パイプベースの通信

バックグラウンド プロセスまたは非通信信号が関与する場合、もう 1 つの解決策は、パイプベースの通信を使用する Python クックブック レシピです。このスクリプトは、実行中のアプリケーションとコンソールの間にチャネルを確立し、コマンドの送信とライブ スタックトレースの取得を可能にします。

パイプベースのアプローチは柔軟性が高く、より幅広いユースケースに適用できます。バックグラウンドで応答しないプロセスのデバッグも含まれます。

これらの手法を採用することで、開発者は Python アプリケーションの実行フローについて貴重な洞察を得ることができ、問題のトラブルシューティングをより効果的に行うことができます。これらのツールを使用すると、とらえどころのない問題を特定して解決できるようになり、よりスムーズで効率的なプログラムの運用が保証されます。

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