19 pdb & cProfile：调试和性能分析

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用 pdb 进行代码调试

单步调试，通过在用户终端命令 python -m pdb xxx.py 启动脚本进入单步执行模式；或者在程序中， 加入 “import pdb” 和 “pdb.set_trace()” 这两行代码启动 pdb 调试。

pdb命令行：

    1）进入命令行Debug模式，python -m pdb xxx.py  这个格式是固定的

          之所以可以这样做，主要是因为pdb.py 可以被当做一个脚本执行。

    2）h：（help）帮助

    3）w：（where）打印当前执行堆栈

    4）d：（down）执行跳转到在当前堆栈的深一层（个人没觉得有什么用处）

    5）u：（up）执行跳转到当前堆栈的上一层

    6）b：（break）添加断点

                 b 列出当前所有断点，和断点执行到统计次数

                 b line_number：当前脚本的line_no行添加断点

                 b filename:line_number：脚本filename的line_no行添加断点

                 b function：在函数function的第一条可执行语句处添加断点

    7）tbreak：（temporary break）临时断点

                 在第一次执行到这个断点之后，就自动删除这个断点，用法和b一样

    8）cl：（clear）清除断点

                cl 清除所有断点

                cl bpnumber1 bpnumber2... 清除断点号为bpnumber1,bpnumber2...的断点

                cl line_number 清除当前脚本line_number行的断点

                cl filename:line_number 清除脚本filename的line_number行的断点

    9）disable：停用断点，参数为bpnumber，和cl的区别是，断点依然存在，只是不启用

    10）enable：激活断点，参数为bpnumber(即哪一个断点，1，2，3，4......)

    11）s：（step）执行下一条命令

                如果本句是函数调用，则s会执行到函数的第一句

    12）n：（next）执行下一条语句

                如果本句是函数调用，则执行函数，接着执行当前执行语句的下一条。

    13）r：（return）执行当前运行函数到结束

    14）c：（continue）继续执行，直到遇到下一条断点，这个比较重要，常常和断点结合起来使用。

    15）l：（list）列出源码

                 l 列出当前执行语句周围11条代码

                 l first 列出first行周围11条代码

                 l first second 列出first--second范围的代码，如果second

使用set_trace()设置断点

import pdb
a = 1
b = 2
pdb.set_trace()
c = 3
print(a + b + c)

运行这个程序时，会在“pdb.set_trace()” 暂停，后面就可以通过上面的命令进行调试

image.png

cProfile 进行性能分析

导入cProfile 这个模块， 并且在最后运行cProfile.run() ，或者python3 -m cProfile xxx.py

例子斐波拉契数列

import cProfile
def fib1(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fib1(n-1) + fib1(n-2)
def fib_seq1(n):
    res = []
    if n > 0:
        res.extend(fib_seq1(n-1))
    res.append(fib1(n))
    return res
cProfile.run('fib_seq1(30)')

cProfile01.png

• ncalls， 是指相应代码 / 函数被调用的次数；
• tottime， 是指对应代码 / 函数总共执行所需要的时间（注意， 并不包括它调用的其他代码 /函数的执行时间） ；
• tottime percall， 就是上述两者相除的结果， 也就是 tottime / ncalls ；
• cumtime， 则是指对应代码 / 函数总共执行所需要的时间， 包括了它调用的其他代码 / 函数的执行时间；
• cumtime percall， 则是 cumtime 和 ncalls 相除的平均结果。

可以清晰看到函数 fib()， 被调用了 700 多万次。

优化：

import cProfile
def fib1(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fib1(n-1) + fib1(n-2)
def fib_seq1(n):
    res = []
    if n > 0:
        res.extend(fib_seq1(n-1))
    res.append(fib1(n))
    return res
cProfile.run('fib_seq1(30)')
def memoize(f):
    memo = {}
    def helper(x):
        if x not in memo:
            memo[x] = f(x)
        return memo[x]
    return helper
@memoize
def fib2(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fib2(n-1) + fib2(n-2)
def fib_seq2(n):
    res = []
    if n > 0:
        res.extend(fib_seq2(n-1))
    res.append(fib2(n))
    return res
cProfile.run('fib_seq2(30)')

cProfile02.png

参考资料：

极客时间 Python核心技术与实战学习

Python核心技术与实战（极客时间）链接：
http://gk.link/a/103Sv

pdb — The Python Debugger：
https://docs.python.org/3/library/pdb.html#module-pdb

The Python Profilers:
https://docs.python.org/3.7/library/profile.html

python高级调试技巧（一）——原生态的pdb调试:
https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/85600992

python模块-cProfile和line_profiler:
https://blog.csdn.net/weixin_40304570/article/details/79459811

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