使用gdb调试Python进程
有时我们会想调试一个正在运行的Python进程,或者一个Python进程的coredump。例如现在遇到一个mod_wsgi的进程僵死了,不接受请求,想看看究竟是运行到哪行Python代码呢?这时就需要祭出gdb这个神器了。
准备
1. 确认你的gdb版本是>=7,gdb从版本7开始支持对Python的debug。 (ref)
2.确认gdb连接的Python是所要debug的Python,否则请重新编译gdb。
方法:
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$ gdb
(gdb) python
> import sys
>print sys.version
>end
2.4.3 ( #1, Sep 21 2011, 19:55:41)
[GCC 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-51)]
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在一些追求稳定的发行版(例如CentOS),Python的版本会较低,这时都会自己编译一个Python使用。而从源里安装的gdb会连接源里Python的版本。例如在CentOS 5.4,源里的Python是2.4.3,从源安装的gdb也会连接到Python 2.4.3。
编译时注意,要把自己编译的Python路径加到PATH环境变量里,这样gdb configure的时候才会找到新版Python并连接。
3.下载libpython.py
如何Debug
假设要debug的进程号为1000
1
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$ gdb -p 1000
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使用此命令即可使gdb附加到进程。
载入libpython脚本
如果你的gdb是redhat或fedora等厂商修改过的,会有--python选项,使用此选项即可指定gdb启动时载入的Python扩展脚本(此脚本是扩展gdb的,不是我们需要debug的脚本)。
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$ gdb --python /path/to/libpython .py -p 1000
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(gdb) python
> import sys
>sys.path.insert(0, '/path/to/libpython.py' )
> import libpython
>end
(gdb)
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这时就可以使用py-bt命令打印当前线程的Python traceback了
libpython还提供很多命令,例如py-print打印变量,py-locals打印所有本地变量等等,详细可打开libpython.py查看。
一点经验
在gdb可以使用 generate-core-file命令生成一个coredump文件。之后可以用gdb –core来打开coredump文件进行debug。避免一直attach住进程,可以快速重启恢复服务 gdb-heap是gdb的一个扩展。可以打印Python的内存使用情况参考资料
DebuggingWithGdb EasierPythonDebugging Debugging with gdb (gdb documentation)
使用gdb调试python脚本
调试python脚本一般可通过记录log和使用python自带的pdb模块完成, 但凡事总有例外,在以下三种情况时上述方法就无能为力了。
1 段错误
2 运行中的daemon程序
3 core dump
这个时候就需祭出gdb进行调试。python2.6的源码中提供了部分预定义函数以便大家使用gdb调试,我们只需将文件Python-2.6/Misc/gdbinit所包括的内容加入到用户目录下的.gdbinit文件中即可,这样每次启动gdb时会自动完成这些宏的定义。但可惜的是Python2.6.2 gdbini对于pylocals的定义居然有错误, 看来是没有随着代码的更新而同步更新。我们只需将 while $_i < f->f_nlocals修改为 while $_i < f->f_code->co_nlocals即可。文章后面所附的几个宏建议也加入的.gdbinit文件中,更多的宏可参考
http://web.archive.org/web/20070915134837/
http://www.mashebali.com/?Python_GDB_macros:The_Macros。
我们首先需要构造一个会造成段错误的python脚本。老实说让python发生段错误并不容易,但通过其外部调用库就很简单了。我们将该文件命名为gdb_test.py
import sys, os, libxml2
def segv_test():
s = "
options = libxml2.HTML_PARSE_RECOVER + \
libxml2.HTML_PARSE_NOERROR + \
libxml2.HTML_PARSE_NOWARNING
doc = libxml2.htmlReadDoc(s, None, 'utf-8', options).doc
ctxt = doc.xpathNewContext()
nodes = ctxt.xpathEval('//body/node()')
nodes.reverse()
for note in nodes:
nexts = note.xpathEval('node()')
note.unlinkNode()
note.freeNode() //freeNode会将该节点及其子节点释放掉
nexts[0].unlinkNode()
nexts[0].freeNode() //资源已经释放,再次释放会造成段错误
def main():
segv_test()
if __name__ == "__main__":
main()
使用gdb运行该脚本,我们会得到段错误信息。
gdb python
r gdb_test.py
*** glibc detected *** double free or corruption (fasttop): 0x08104570 ***
Program received signal SIGABRT, Aborted.
[Switching to Thread -1208260928 (LWP 26159)]
0x00b987a2 in _dl_sysinfo_int80 () from /lib/ld-linux.so.2
键入bt得到如下堆栈信息:
(gdb) bt
#0 0x00b987a2 in _dl_sysinfo_int80 () from /lib/ld-linux.so.2
#1 0x00c00825 in raise () from /lib/tls/libc.so.6
#2 0x00c02289 in abort () from /lib/tls/libc.so.6
#3 0x00c34cda in __libc_message () from /lib/tls/libc.so.6
#4 0x00c3b56f in _int_free () from /lib/tls/libc.so.6
#5 0x00c3b94a in free () from /lib/tls/libc.so.6
#6 0x009812c6 in xmlFreeNode () from /opt/sohumc/lib/libxml2.so.2
#7 0x0029d7f3 in libxml_xmlFreeNode () from /opt/sohumc/lib/python2.6/site-packages/libxml2mod.so
#8 0x00780bae in PyCFunction_Call (func=0x8104570, arg=0xd05820, kw=0x6) at Objects/methodobject.c:116
#9 0x007d8c79 in call_function (pp_stack=0xbff8c48c, oparg=0) at Python/ceval.c:3679
#10 0x007d6d2b in PyEval_EvalFrameEx (f=0x8124ef4, throwflag=0) at Python/ceval.c:2370
#11 0x007d8e36 in fast_function (func=0x6, pp_stack=0xbff8c5dc, n=1, na=1, nk=0) at Python/ceval.c:3765
#12 0x007d89cd in call_function (pp_stack=0xbff8c5dc, oparg=0) at Python/ceval.c:3700
#13 0x007d6d2b in PyEval_EvalFrameEx (f=0x81242fc, throwflag=0) at Python/ceval.c:2370
#14 0x007d8e36 in fast_function (func=0x6, pp_stack=0xbff8c72c, n=0, na=0, nk=0) at Python/ceval.c:3765
#15 0x007d89cd in call_function (pp_stack=0xbff8c72c, oparg=0) at Python/ceval.c:3700
#16 0x007d6d2b in PyEval_EvalFrameEx (f=0x810a7c4, throwflag=0) at Python/ceval.c:2370
#17 0x007d8e36 in fast_function (func=0x6, pp_stack=0xbff8c87c, n=0, na=0, nk=0) at Python/ceval.c:3765
#18 0x007d89cd in call_function (pp_stack=0xbff8c87c, oparg=0) at Python/ceval.c:3700
#19 0x007d6d2b in PyEval_EvalFrameEx (f=0x8091d0c, throwflag=0) at Python/ceval.c:2370
#20 0x007d76f9 in PyEval_EvalCodeEx (co=0xb7fa3728, globals=0x6, locals=0xb7f9902c, args=0x0, argcount=0, kws=0x0, kwcount=0, defs=0x0, defcount=0,
closure=0x0) at Python/ceval.c:2942
#21 0x007d47cb in PyEval_EvalCode (co=0xb7fa3728, globals=0xb7f9902c, locals=0xb7f9902c) at Python/ceval.c:515
#22 0x007fbbce in run_mod (mod=0x80ea780, filename=0xbffc6be6 "gdb_test.py", globals=0xb7f9902c, locals=0xb7f9902c, flags=0xbff8ca8c, arena=0x807ef28)
at Python/pythonrun.c:1330
#23 0x007fbb58 in PyRun_FileExFlags (fp=0x8091d00, filename=0xbffc6be6 "gdb_test.py", start=257, globals=0xb7f9902c, locals=0xb7f9902c, closeit=1,
flags=0xbff8ca8c) at Python/pythonrun.c:1316
#24 0x007fb22d in PyRun_SimpleFileExFlags (fp=0x8091d00, filename=0xbffc6be6 "gdb_test.py", closeit=1, flags=0xbff8ca8c) at Python/pythonrun.c:926
#25 0x007facc9 in PyRun_AnyFileExFlags (fp=0x8091d00, filename=0xbffc6be6 "gdb_test.py", closeit=1, flags=0xbff8ca8c) at Python/pythonrun.c:731
#26 0x00808fea in Py_Main (argc=1, argv=0xbff8cbb4) at Modules/main.c:597
#27 0x080486ae in main (argc=2, argv=0xbff8cbb4) at Modules/python.c:23
pystack和pystackv两个宏可用来查看python内部的栈情况;可以看到程序时执行到freeNode函数时结束, 该函数位于libxml2.py的3141行。
(gdb) pystack
/opt/lib/python2.6/site-packages/libxml2.py (3141): freeNode
gdb_test.py (17): segv_test
gdb_test.py (21): main
gdb_test.py (24):
通过堆栈我们可以看到脚本内部各函数的调用关系, 那么我们如何查看函数内变量情况呢? 正如大家所, python内部堆栈和函数的调用由PyEval_EvalFrameEx完成的, 一次PyEval_EvalFrameEx意味着一次函数调用,象上面的第19,13,10行分别对应于main, segv_test, freeNode函数, 将gdb定位到对应行后,使用pylocals宏即可查看该函数内部变量的详细情况。
(gdb) up 13
#13 0x007d6d2b in PyEval_EvalFrameEx (f=0x81242fc, throwflag=0) at Python/ceval.c:2370
2370 in Python/ceval.c
(gdb) pylocals
s:
object : ''
type : str
refcount: 3
address : 0xb7f64440
options:
object : 97
type : int
refcount: 7
address : 0x8082c20
doc:
object :
type : instance
refcount: 1
address : 0xb7cc04ec
ctxt:
object :
type : instance
refcount: 1
address : 0xb7f70ccc
nodes:
object : [
type : list
refcount: 2
address : 0xb7f70a8c
note:
object :
type : instance
refcount: 2
address : 0xb7cc0cac
nexts:
object : [
type : list
refcount: 1
address : 0xb7f4ce4c
脚本调试时断点的设置是个很麻烦的东西,我所能想到的有两种方法:1 根据函数的python源码进行断点设置;2 采用sleep函数和ctrl+c来中断程序的运行。无论怎么样使用逐条执行进行调试都是很痛苦的事情,因为这个时候python解释器本身要做很多工作。
由于本身对于python源码不是很熟悉,因此对如何使用gdb对python脚本调试上也只是很粗略的理解, 这里权当抛砖引玉, 欢迎达人们给出分享的经验。
额外的宏:
define pbt
set $i = 0
set $j = 0
while $i < 1000
select $i
if $eip >= &PyEval_EvalFrameEx
if $eip < &PyEval_EvalCodeEx
echo c frame #
p $i
echo py frame #
p $j
set $j = $j+1
x/s ((PyStringObject*)f->f_code->co_filename)->ob_sval
x/s ((PyStringObject*)f->f_code->co_name)->ob_sval
echo line #
p f->f_lineno
end
end
set $i = $i+1
end
end
document pbt
show python backtrace
end
define pyattrlist
set $dict = *(PyDictObject**)(((int)$arg0)+$arg0.ob_type.tp_dictoffset)
set $i = 0
set $j = 0
while $i < $dict.ma_mask
if 0 != $dict.ma_table[$i].me_value
echo \nattr#:
p $j
x/s ((PyStringObject*)$dict.ma_table[$i].me_key).ob_sval
pyobjinfo $dict.ma_table[$i].me_value
set $j = $j+1
end
set $i = $i+1
end
end
document pyattrlist
show pythonic object attributes list
end
define pyattr
set $dict = *(PyDictObject**)(((int)$arg0)+$arg0.ob_type.tp_dictoffset)
set $i = 0
set $j = 0
while $i < $dict.ma_mask
if 0 != $dict.ma_table[$i].me_value
if $j == $arg1
set $attr = $dict.ma_table[$i].me_value
echo $attr:
p $attr
end
set $j = $j+1
end
set $i = $i+1
end
end
document pyattr
get pythonic object attribute
usage: pyattr
atr# correlates to those shown in pyattrlist
end
用pdb调试模块调试
首先你选择运行的 py
python -m pdb myscript.py
(Pdb) 会自动停在第一行,等待调试,这时你可以看看 帮助
(Pdb) h
说明下这几个关键 命令
>断点设置
(Pdb)b 10 #断点设置在本py的第10行
或(Pdb)b ots.py:20 #断点设置到 ots.py第20行
删除断点(Pdb)b #查看断点编号
(Pdb)cl 2 #删除第2个断点
>运行
(Pdb)n #单步运行
(Pdb)s #细点运行 也就是会下到,方法
(Pdb)c #跳到下个断点
>查看
(Pdb)p param #查看当前 变量值
(Pdb)l #查看运行到某处代码
(Pdb)a #查看全部栈内变量
>如果是在 命令行里的调试为:
pdb.set_trace()
for i in range( 1 , 5 ):
print i
>>> tt()
# 这里支持 n p c 而已
> < stdin > ( 3 )tt()
(Pdb) n
.
pyDev For Eclipse
PyDev for Eclipse 简介
简介: PyDev for Eclipse 是一个功能强大且易用的 Eclipse Python IDE 插件。本文将向读者介绍 PyDev 开源项目及其安装配置方法,并在此基础上详细介绍如何利用 PyDev 插件把 Eclipse 变为功能强大且易用的 Python IDE,如何利用其进行 Python 程序的开发和调试。通过本文,读者不仅可以了解 PyDev 这个开源项目,更能深入了解如何应用 PyDev插件把 Eclipse 当作 Python IDE 进行 Python 应用程序的开发和调试。
本文的标签: pydev_introduct, python
PyDev 简介
2003年7月16日,以 Fabio Zadrozny 为首的三人开发小组在全球最大的开放源代码软件开发平台和仓库 SourceForge 上注册了一款新的项目,该项目实现了一个功能强大的 Eclipse插件,用户可以完全利用 Eclipse 来进行 Python 应用程序的开发和调试。这个能够将 Eclipse当作 Python IDE 的项目就是 PyDev。
PyDev 插件的出现方便了众多的 Python 开发人员,它提供了一些很好的功能,如:语法错误提示、源代码编辑助手、Quick Outline、Globals Browser、Hierarchy View、运行和调试等等。基于 Eclipse 平台,拥有诸多强大的功能,同时也非常易于使用,PyDev 的这些特性使得它越来越受到人们的关注。
如今,该项目还在不断地推进新的发布版本,目前最新的版本是2008年10月3日发布的1.3.22。本文接下来将介绍 PyDev 的安装配置方法,并在此基础上详细介绍如何使用 PyDev把 Eclipse 当作 Python IDE 进行Python的开发和调试。
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PyDev 安装和配置
安装 PyDev
在安装 PyDev 之前,要保证您已经安装了 Java 1.4 或更高版本、Eclipse 以及 Python。接下来,开始安装 PyDev 插件。
- 启动 Eclipse,利用 Eclipse Update Manager 安装 PyDev。在 Eclipse 菜单栏中找到 Help栏,选择 Help > Software Updates > Find and Install。
- 选择 Search for new features for install,然后单击 Next。在显示的窗口中,选择 new remote site。此时,会弹出一个对话框,要求输入新的更新站点的名称和链接。这里,名称项输入 PyDev,当然,您也可以输入其他的名称;链接里输入http://www.fabioz.com/pydev/updates,也可以填http://pydev.sourceforge.net/updates。然后,单击 Ok。
图 1. 新的更新站点
- 这样,一个新的 PyDev 的站点就建好了,选择该站点,然后 Finish。接下来,Eclipse 的Update Manager 将会在刚才输入的站点中搜索安装包,选中搜索出的结果 PyDev,并单击 Next。
图 2. 安装 Pydev
- 阅读许可证条款,如果接受,则可单击 Next。进入安装路径选择界面,使用默认设置,然后 Finish。
- Eclipse Update Manager 将下载 PyDev,您可以从 Eclipse 任务栏中看到下载的进度。下载完后,显示一个需要您确认是否安装的界面,单击 Install All 便开始安装了。
安装完后,需要重启 Eclipse 使安装生效。
验证是否成功安装 PyDev
如何才能验证 Eclipse Update Manager 是否已经成功安装了所需的 PyDev 插件了呢?
选择 Help->About Eclipse SDK->Plug-in Details,将会出现 About Eclipse SDK Plug-ins 窗口,该窗口里列出了所有已经安装了的 Eclipse 插件。检查一下在 Plug-in Id 一栏中是否至少有五个以上分别以 com.python.pydev 和 org.python.pydev 开头的插件。如果是,那么 PyDev已经被成功安装,否则,安装出了一些问题,需要根据具体问题来做具体的分析。
图 3. 验证 PyDev 插件
配置 PyDev
安装好 PyDev 之后,需要配置 Python/Jython 解释器,配置过程很简单。
在 Eclipse 菜单栏中,选择 Window > Preferences > Pydev > Interpreter - (Python/Jython),在这里配置 Python/Jython 解释器,下面以 Python 为例介绍如何配置。
首先需要添加已安装的解释器。这里,Python 安装在 C:\Python25 路径下。单击 New,选择 Python 解释器 python.exe,打开后显示出一个包含很多复选框的窗口,选择需要加入系统 PYTHONPATH 的路径,单击 Ok。
图 4. 配置 PyDev
接下来,检查一下配置的结果是否正确。
在 System PYTHONPATH 里,检查是否包含配置过程中加入的那些路径。这里列出了所有的系统所需的库文件夹。
另外,在 Forced builtin libs 里,列出了 Python 的内置库。对于 Python 而言,这样的内置库大约有50个,而对于 Jython 来说,则有30个左右。
这样,Python 解释器就配置好了。
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PyDev Package Explorer
创建项目
在开展工作之前,需要创建一个新的项目。在 Eclipse 菜单栏中,选择 File > New > Project > Pydev > Pydev Project,单击 Next。
图 5. 创建 Pydev 项目
这时,显示出 Pydev Project 窗口,输入项目名称、选择工作路径、选择 Python 解释器的版本类型并选中复选框,然后单击 Next,进入关联项目的窗口,如果不需要关联其他项目,则可以直接单击 Finish,完成项目的创建。
创建 Python 包和模块
接下来,在刚创建的项目中开始创建 Python 包和模块。
- 进入 Pydev 透视图,在 Python Package Explorer 中,右键单击 src,选择 New->Pydev Package,输入 Package 名称并单击 Finish,Python 包就创建好了,此时,自动生成__init__.py 文件,该文件不包含任何内容。
注意:如果在创建项目的时候没有选中“Create default src folder and add it to the pythonpath”复选框,则需要通过 File > New > Other > Source Folder 手动创建一个源代码文件夹。
- 创建完 Pydev Package 后,右键单击创建的包,选择 New->Pydev Module,输入模块名称,单击 Finish。这样,Python 模块就建成了。
编辑源程序
对于源程序的一些基本编辑方法,就不做介绍了。下面介绍几点 Pydev 提供的非常实用的编辑功能。
- 语法错误提示
Python 开发者在创建修改程序的过程中,如果能及时发现编辑过程中出现的语法错误,无疑对整个项目开发的质量和进展都是非常重要的。在 Python 透视图中,Pydev Package Explorer 中列出了项目的源代码,双击其中某一个 Python 文件,如果该文件包含语法错误,错误会以很醒目的方式展现出来。
图 6. Pydev 文件语法错误提示
如果想把整个项目中所有包含语法错误的文件显示出来,可以从 Python 透视图自由切换到 Java 透视图。在 Java Package 里,一个个醒目的小红叉标记了所有包含语法错误的 Python文件。
图 7. Pydev 项目语法错误提示
- 源代码编辑助手 (Content Assistents)
源代码编辑助手 (Content Assistents,以下简称 CA),顾名思义,即用于帮助开发者编辑源程序,它提供了诸多方便实用的功能,引导开发者进行高效快速的项目开发。
通过快捷键 Ctrl+1 可以激活 CA,它支持的功能如下:
PyDev
- Move import to global scope
- Create docstring
- Assign result to new local variable (or field)
- Assign parameters to attributes
- Surround code with try..except or try..finally
PyDev Extensions
- Make import for undefined token
- Ignore error
- Don't analyze module
在安装 PyDev 时,PyDev 和 PyDev Extensions 包都已安装,所以 CA 的这几大功能现在都支持。首先,先介绍如何使用 PyDev 包含的 CA 功能。
- PyDev 的 CA 功能
- Move import to global scope
以如下代码为例,将光标移至 import sys 后,启动快捷键 Ctrl+1 激活 CA,”Move import to global scope” 出现在标签中,按 Enter 应用此功能。如果不想应用该功能,可以按 Esc 键取消。
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应用该功能后,import sys 被成功移至全局范围内,消除了之前的错误。改变后的代码如下。
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- Create docstring
Create docstring 功能可以自动为函数添加参数注解。将光标移至如下代码行,启动快捷键Ctrl+1 激活 CA,标签栏中出现 ”Make docstring”。
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按 Enter 应用该功能后,自动为该函数添加了参数注解。
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- Assign result to new local variable (or field)
CA 还提供一种功能能够将函数返回结果赋给新的内部变量。以函数 callMethod 为例,将光标移至 a.callMethod() 行激活 CA。
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选择 ”Assign to field(self, callMethod)” 或者 ”Assign to local(callMethod)”,可以将a.callMethod() 结果赋给新的内部变量 self.callMethod,改变后的代码如下。
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- Assign parameters to attributes
在程序编辑过程中,如果需要把函数参数赋给变量,可以使用 CA 的 Assign parameters to attributes 功能自动完成这样的需求。将光标移至函数 m1 所在行,激活 CA。
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在标签栏中选择 ”Assign parameters to attributes”,自动生成两行代码将参数 a,b 赋给同名变量。
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- Surround code with try..except or try..finally
对可能产生异常的代码,要进行异常捕获,通常使用 try..except 或者 try..finally 语句来捕获异常。选中一段代码 print usage,激活 CA 的 ” Surround code with try..except or try..finally”功能,可以自动对 print usage 进行异常捕获。
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下面,再介绍 PyDev Extensions 包含的 CA 功能是如何被运用的。
- PyDev Extension 的 CA 功能
- Make import for undefined token
以如下一段代码为例,xmlreader 未定义,语法分析出错。
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将鼠标移至出错行,启动快捷键 Ctrl+1 激活 CA,选择标签栏中的 ”Import xmlreader(xml.sax)”,自动生成一行代码 from xml.sax import xmlreader,语法错误消除。
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- Ignore error
仍以上述代码为例,由于 xmlreader 没有被定义,包含语法错误,在这一行激活 CA,选择 ”UndefinedVariable”,语法错误被忽略,xmlreader 后自动生成一行注释标明 ”#@UndefinedVariable”。
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- Don't analyze module
语法分析器可以帮助显示包含语法错误的代码,但在程序编辑过程中,有时候需要刻意取消对程序的语法分析,CA 的 Don't analyze module 提供了这样的功能。
将光标移至程序第一行,激活 CA,选择 ”@PydevCodeAnalysisIgnore”,自动生成一行代码 ”#@ PydevCodeAnalysisIgnore”,忽略对程序体的语法分析。
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- Quick Outline
对特定的 Python 文件,Pydev Extensions 提供的 Quick Outline 能最简单快捷地获取该文件的组织结构,并能在该文件中方便地查询定位所需信息。
在 Pydev 透视图中,选择 Source -> Show Quick Outline,或者使用快捷键 Ctrl+O 启动该功能。
Python 文件的类、函数等组织架构便以树状形式被形象地展现出来。同时,Filter 提供了查询定位的功能,可以方便地查询所需信息并定位到相应的代码段。
图 8. Quick Outline
- Globals Browser
Globals Browser 是 Pydev Extensions 提供的另外一种强大的查询定位功能。它可以查询定位整个工程内的一些定义和属性,包括:
- 类定义
- 方法定义
- 全局变量
- 类以及实例属性
通过三种方式可以启动该功能。
- 在 Pydev 透视图中,从菜单栏中选择 Pydev -> Globals Browser。
图 9. 菜单栏启动 Globals Browser
- 在Pydev 透视图中,工具栏有如下的一个小图标,鼠标移至该图标上方,显示 ”Pydev: Globals Browser” 标注。点击该图标按钮,可以启动 Globals Browser 功能。
图 10. 工具栏启动 Globals Browser
- 通过快捷键 Ctrl + Shift + T,可以快速启动 Globals Browser 功能。
在 Filter 中输入所要查询的定义、变量或者属性,Globals Browser 可以快速地定位到相应的代码段。
图 11. Globals Browser
- Hierarchy View
当某个 python 文件包含多个类时,如何才能简单直观地了解各个类之间的依存关系?Hierarchy View 提供了这样的功能,它能将多个类之间的层次关系以树状结构直观地显示出来。
以一段 Python 代码为例,定义了 Super1, Super2, ToAnalyze 和 Sub1 四个类。在 Pydev透视图中,选择 Windows -> Show View -> Other,在弹出的 Show View 窗口中,选择 Pydev -> Hierarchy View。按快捷键 F4 激活 Hierarchy View,可以看到树状图中显示出了类间的层次关系。
图 12. 在 Hierarchy View 中显示类的层次关系
Hierarchy View 还支持以下四个功能:
- 在层次图中,用鼠标单击某个类,图下方即显示出该类的方法。
- 如果双击某个类、方法或者属性,则会调出源程序,进入对该类、方法或者属性的编辑状态。
- 在 Hierarchy View 中,按住鼠标右键,并相左或向右移动鼠标,层次图则会相应地缩小或放大。
- 在 Hierarchy View 中,按住鼠标左键移动鼠标,层次图则会被随意拖动到相应的位置。
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运行和调试
运行程序
要运行 Python 源程序,有两种方法可供选择。下面以一段代码 example.py 为例介绍这两种运行方式。
- 在 Pydev Package Explorer 中双击 example.py,选择 Run -> Run As -> Python Run。程序example.py 立即被运行,在控制台 Console 里显示出程序的执行结果。
图 13. Python 程序及运行结果
- 在 Pydev Package Explorer 中,用鼠标右键单击 example.py,在弹出的菜单栏中选择 Run As -> Python Run。同样,example.py 被执行,Console 中显示程序的执行结果。
以上两种方式是运行源程序的基本方法。Pydev 还提供一种特有的源程序运行功能 Run As Python Coverage,该功能不仅能显示出程序的运行结果,而且能将程序运行过程中代码的覆盖率显示出来。
要查看代码的覆盖率,首先需要打开 Code Coverage Results View。在 Pydev 透视图中,选择 Windows -> Show View -> Code Coverage Results View。在弹出视图的左栏中,可以看到三个按钮,”Choose dir!”, “Clear coverage information!” 和 ”Refresh Coverage infomation”。
图 14. Code Coverage Results View
用鼠标左键单击 ”Choose dir!”,在弹出的 Folder Selection 窗口中选择需要运行的程序所在的包,单击 Ok。这样,这个包中所有的源程序便显示在左栏中。
接下来,仍以 example.py 为例,看看 Run As Python Coverage 功能展现出的结果。选择Run As -> Python Coverage,控制台 Console 中显示出了程序的运行结果。切换到刚才打开的 Code Coverage Results View 视图,单击左栏中的 example.py。
图 15. 在 Code Coverage Results View 中显示代码覆盖率
代码运行过程中的覆盖情况很清楚地显示在右栏中。
双击左栏中的 example.py,没有覆盖到的代码便在编辑器中以醒目的错误标志被标注出来。
图 16. 以错误标志显示没有被覆盖到的代码
如果关闭 Code Coverage Results View 视图,代码的覆盖信息并没有丢失,重新打开该视图同样可以显示出这些信息。只有通过单击左栏的 “Clear coverage information!” 按钮,才可以清除程序运行后得到的这些覆盖信息。
调试程序
调试是程序开发过程中必不可少的,熟练掌握调试技能是开发者进行高效开发的前提和基础。下面仍以 example.py 为例,介绍如何使用 Pydev 的调试功能。
调试需从添加断点开始,有三种方式可以设置断点。
- 双击编辑器中标尺栏左边灰白的空白栏,在某行添加断点。
图 17. 双击标尺栏左边灰白的空白栏添加断点
- 鼠标右键单击标尺栏,在弹出的菜单栏中选择 ”Add Breakpoint” 添加断点。
图 18. 右键单击标尺栏添加断点
- 将鼠标移至需要添加断点的代码行,使用快捷键 Ctrl+F10,在弹出的菜单栏中选择 ”Add Breakpoint” 添加断点。
添加好断点后,选择 Debug As -> Python Run 启动调试器,弹出一个对话框,询问是否切换到调试器透视图,单击 Yes,即显示调试模式。
图 19. 调试器透视图
程序调试过程中,常用的几个快捷键如下:
- 单步跳入 Step Into: F5
- 单步跳过 Step Over: F6
- 单步返回 Step Return: F7
- 重新开始 Resume: F8
在控制台 Console 中,显示出断点之前代码的执行结果。如果要查看某个变量的值,以变量 a 为例,可以手动在控制台中键入一行代码 ”print ‘a is:’, a”,再连续按两次 Enter 键,即显示出变量的值。
图 20. 控制台显示变量值
在调试模式下,要查看表达式的值,选中后单击鼠标右键,选择 Watch。弹出 Expression面板,显示出了相应的变量或表达式的值。
图 21. Expression 面板中显示表达式值
如果想要在满足一定条件下已经添加的断点才有效,可以设置断点的属性。在编辑器的标尺栏中单击鼠标右键,弹出的菜单栏中选择 Breakpoint Properties。在显示的窗口中,选中复选框 ”Enable Condition”,输入需要满足的条件,单击 Ok。
图 22. 设置断点属性
这样,当重新执行程序调试的时候,只有满足条件的情况下,该断点才有效。
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