如何使用動態堆疊追蹤偵錯正在運行的 Python 應用程式?
使用動態堆疊追蹤偵錯正在運行的Python 應用程式
在排除根本原因時,遇到偶爾的應用程式凍結可能會令人沮喪。 Python 提供了一種產生即時堆疊追蹤的機制,可讓您檢查目前正在執行的程式碼並識別有問題的位置。
使用訊號處理的解決方案
到獲取即時堆疊跟踪,請考慮使用以下程式碼:
<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>
用法:
- 呼叫listen()以啟用訊號處理.
- 使用kill等工具或Python程式碼傳送SIGUSR1訊號:os.kill(pid, signal .SIGUSR1)。
這將觸發Python帶有當前堆疊追蹤的控制台並允許您探索變數。按 Ctrl-D 恢復執行。
其他選項
要調試後台進程,請考慮使用 Python Cookbook 配方中提供的基於管道的解決方案。
以上是如何使用動態堆疊追蹤偵錯正在運行的 Python 應用程式?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優
