网站的付款链接怎么做的,如何做网站的导航栏,个人做网站创业,wordpress建立目录权限以下是我做调试或分析时用过的工具的一个概览。如果你知道有更好的工具#xff0c;请在评论中留言#xff0c;可以不用很完整的介绍。日志没错#xff0c;就是日志。再多强调在你的应用里保留足量的日志的重要性也不为过。你应当对重要的内容打日志。如果你的日志打的足够好…以下是我做调试或分析时用过的工具的一个概览。如果你知道有更好的工具请在评论中留言可以不用很完整的介绍。日志没错就是日志。再多强调在你的应用里保留足量的日志的重要性也不为过。你应当对重要的内容打日志。如果你的日志打的足够好的话单看日志你就能发现问题所在。那样可以节省你大量的时间。如果一直以来你都在代码里乱用 print 语句马上停下来。换用logging.debug。以后你还可以继续复用或是全部停用等等。跟踪有时更好的办法是看执行了哪些语句。你可以使用一些IDE的调试器的单步执行但你需要明确知道你在找那些语句否则整个过程会进行地非常缓慢。标准库里面的trace模块可以打印运行时包含在其中的模块里所有执行到的语句。(就像制作一份项目报告)python -mtrace –trace script.py这会产生大量输出(执行到的每一行都会被打印出来你可能想要用grep过滤那些你感兴趣的模块).比如python -mtrace –trace script.py | egrep ^(mod1.py|mod2.py)调试器以下是如今应该人尽皆知的一个基础介绍import pdbpdb.set_trace() # 开启pdb提示或者try:(一段抛出异常的代码)except:import pdbpdb.pm() # 或者 pdb.post_mortem()或者(输入 c 开始执行脚本)python -mpdb script.py在输入-计算-输出循环(注REPLREAD-EVAL-PRINT-LOOP的缩写)环境下可以有如下操作c or continueq or quitl or list, 显示当前步帧的源码w or where,回溯调用过程d or down, 后退一步帧(注相当于回滚)u or up, 前进一步帧(回车), 重复上一条指令其余的几乎全部指令(还有很少的其他一些命令除外),在当前步帧上当作python代码进行解析。如果你觉得挑战性还不够的话可以试下smiley-它可以给你展示那些变量而且你能使用它来远程追踪程序。更好的调试器pdb的直接替代者ipdb(easy_install ipdb) – 类似ipython(有自动完成显示颜色等)pudb(easy_install pudb) – 基于curses(类似图形界面接口)特别适合浏览源代码远程调试器安装方式:sudo apt-get install winpdb用下面的方式取代以前的pdb.set_trace()import rpdb2rpdb2.start_embedded_debugger(secretpassword)现在运行winpdb,文件-关联不喜欢Winpdb?也可以直接包装PDB在TCP之上运行这样做import logggingclass Rdb(pdb.Pdb):This will run pdb as a ephemeral telnet service. Once you connect no oneelse can connect. On construction this object will block execution till aclient has connected.Based on https://github.com/tamentis/rpdb I think ...To use this::Rdb(4444).set_trace()Then run: telnet 127.0.0.1 4444def __init__(self, port0):self.old_stdout sys.stdoutself.old_stdin sys.stdinself.listen_socket socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)self.listen_socket.bind((0.0.0.0, port))if not port:logging.critical(PDB remote session open on: %s, self.listen_socket.getsockname())print sys.__stderr__, PDB remote session open on:, self.listen_socket.getsockname()sys.stderr.flush()self.listen_socket.listen(1)self.connected_socket, address self.listen_socket.accept()self.handle self.connected_socket.makefile(rw)pdb.Pdb.__init__(self, completekeytab, stdinself.handle, stdoutself.handle)sys.stdout sys.stdin self.handledef do_continue(self, arg):sys.stdout self.old_stdoutsys.stdin self.old_stdinself.handle.close()self.connected_socket.close()self.listen_socket.close()self.set_continue()return 1do_c do_cont do_continuedef set_trace():Opens a remote PDB on first available port.rdb Rdb()rdb.set_trace()只想要一个REPL环境试试IPython如何如果你不需要一个完整齐全的调试器那就只需要用一下的方式启动一个IPython即可import IPythonIPython.embed()标准linux工具我常常惊讶于它们竟然远未被充分利用。你能用这些工具解决很大范围内的问题从性能问题(太多的系统调用内存分配等等)到死锁网络问题磁盘问题等等。其 中最有用的是最直接的strace只需要运行 sudo strace -p 12345 或者 strace -f 指令(-f 即同时追踪fork出来的子进程)这就行了。输出一般会非常大所以你可能想要把它重定向到一个文件以便作更多的分析(只需要加上 文件名)。再就是ltrace,有点类似strace不同的是它输出的是库函数调用。参数大体相同。还有lsof 用来指出你在ltrace/strace中看到的句柄数值的意义。比如lsof -p 12345更好的跟踪使用简单而可以做很多事情-人人都该装上htopsudo apt-get install htopsudo htop现在找到那些你想要的进程再输入s - 代表系统调用过程(类似strace)L - 代表库调用过程(类似ltrace)l - 代表lsof监控没 有好的持续的服务器监控但是如果你曾遇到一些很诡异的情况诸如为什么一切都运行的那么慢那些系统资源都干什么去了。。。等这些问题想弄明白却又 无处下手之际不必动用iotop,iftop,htop,iostat,vmstat这些工具就用dstat吧它可以做之前我们提过的大部分工作可 以做的事情而且也许可以做的更好它会用一种紧凑的代码高亮的方式(不同于iostat,vmstat)向你持续展示数据你还经常可以看到过去的数据(不同于iftop,iostop,htop)。只需运行dstat --cpu --io --mem --net --load --fs --vm --disk-util --disk-tps --freespace --swap --top-io --top-bio-adv很可能有一种更简短的方式来写上面这条命令这是一个相当复杂而又强大的工具但是这里我只提到了一些基本的内容(安装以及基础的命令)sudo apt-get install gdb python-dbgzcat /usr/share/doc/python2.7/gdbinit.gz ~/.gdbinit用python2.7-dbg 运行程序sudo gdb -p 12345现在使用bt - 堆栈跟踪(C 级别)pystack - python 堆栈跟踪,不幸的是你需要有~/.gdbinit 并且使用python-dbgc - 继续发生段错误用faulthandler python 3.3版本以后新增的一个很棒的功能可以向后移植到python2.x版本。只需要运行下面的语句你就可以大抵知道什么原因引起来段错误。import faulthandlerfaulthandler.enable()内存泄露嗯这种情况下有很多的工具可以使用其中有一些专门针对WSGI的程序比如Dozer但是我最喜欢的当然是objgraph。使用简单方便让人惊讶它没有集成WSGI或者其他所以你需要自己去发现运行代码的方法像下面这样import objgraphobjs objgraph.by_type(Request)[:15]objgraph.show_backrefs(objs, max_depth20, highlightlambda v: v in objs,filename/tmp/graph.png)Graph written to /tmp/objgraph-zbdM4z.dot (107 nodes)Image generated as /tmp/graph.png你会得到像这样一张图(注意它非常大)。你也可以得到一张点输出。内存使用有时你想少用些内存。更少的内存分配常常可以使程序执行的更快更好用户希望内存合适好用)有许多可用的工具但在我看来最好用的是pytracemalloc。与其他工具相比它开销非常小(不需要依赖于严重影响速度的sys.settrace)而且输出非常详尽。但安装起来比较痛苦你需要重新编译python但有了apt做起来也非常容易。只需要运行这些命令然后去吃顿午餐或者干点别的apt-get source python2.7cd python2.7-*wget? https://github.com/wyplay/pytracemalloc/raw/master/python2.7_track_free_list.patchpatch -p1 python2.7_track_free_list.patchdebuild -us -uccd ..sudo dpkg -i python2.7-minimal_2.7*.deb python2.7-dev_*.deb接着安装pytracemalloc (注意如果你在一个virtualenv虚拟环境下操作你需要在重新安装python后再次重建 – 只需要运行 virtualenv myenv)pip install pytracemalloc现在像下面这样在代码里包装你的应用程序import tracemalloc, timetracemalloc.enable()top tracemalloc.DisplayTop(5000, # log the top 5000 locationsfileopen(/tmp/memory-profile-%s % time.time(), w))top.show_lineno Truetry:# code that needs to be tracedfinally:top.display()输出会像这样2013-05-31 18:05:07: Top 5000 allocations per file and line#1: .../site-packages/billiard/_connection.py:198: size1288 KiB, count70 (0),average18 KiB#2: .../site-packages/billiard/_connection.py:199: size1288 KiB, count70 (0),average18 KiB#3: .../python2.7/importlib/__init__.py:37: size459 KiB, count5958 (0),average78 B#4: .../site-packages/amqp/transport.py:232: size217 KiB, count6960 (0),average32 B#5: .../site-packages/amqp/transport.py:231: size206 KiB, count8798 (0),average24 B#6: .../site-packages/amqp/serialization.py:210: size199 KiB, count822 (0),average248 B#7: .../lib/python2.7/socket.py:224: size179 KiB, count5947 (0), average30B#8: .../celery/utils/term.py:89: size172 KiB, count1953 (0), average90 B#9: .../site-packages/kombu/connection.py:281: size153 KiB, count2400 (0),average65 B#10: .../site-packages/amqp/serialization.py:462: size147 KiB, count4704(0), average32 B…
