ライブ Python アプリケーションのスタック トレースをその場で明らかにするにはどうすればよいですか?
ライブ Python アプリケーションのスタック トレースを明らかにする
Python の安定性にもかかわらず、アプリケーションがデッドロックに遭遇したり、予期せずフリーズしたりすることがあります。これらの問題の根本原因を特定するのは難しい場合があります。
オンザフライ スタック トレース検査
実行中の Python プログラムの現在の状態を把握するには、便利なツールが「オンザフライ」スタック トレース。これにより、実行されている正確なコードを検査し、問題の原因を特定できる可能性があります。
オンザフライ スタック トレースの実装
モジュールを使用してオンザフライ スタック トレースを有効にすることができます。 -フライスタックトレース検査。このモジュールは Unix システム上でのみ動作し、シグナルを利用します:
<code class="python">import code, traceback, signal def debug(sig, frame): d={'_frame':frame} d.update(frame.f_globals) 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)</code>
使用法
このモジュールを使用するには、プログラムの初期化中に listen() を呼び出すだけです:
<code class="python">listen()</code>
プログラムで問題が発生した場合は、kill を使用するか、Python 内で SIGUSR1 シグナルを送信します。
<code class="python">os.kill(pid, signal.SIGUSR1)</code>
これにより、プログラムが中断され、実行ポイントで対話型の Python コンソールが開きます。スタック トレースを調べて変数を調べて、問題の原因を特定できます。
このアプローチでは、信号がトリガーされたときに I/O 操作が中断される可能性があることに注意してください。
より広範なデバッグについては、別のスクリプトを使用してパイプ経由の通信を確立し、バックグラウンド プロセスのデバッグを可能にすることができます。
以上がライブ Python アプリケーションのスタック トレースをその場で明らかに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を1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
