使用gdb调试Python程序
前言
不知各位有木有遇到这样的情况，生产环境下的Python进程突然卡死了，所有其他线程都无法调度，如果我们kill掉重启，通常会丧失掉当前报错的上下文信息，失去这些信息，对后续报错定位不太友好，能不能在不关停Python程序的情况下，看看程序发生了什么问题？
首先，你可以尝试一下，此前我提过的py-spy（漫画：如何分析运行中的 Python 程序？)，py-spy可以打印出简单的调用信息，但很多时候不够用，这里我们通过gdb来调试Python程序，同时打印c栈和py栈的信息，调试起来，一目了然。
gdb主要用于调试c/c++程序的，因为Python是使用c写的（cpython，当然还有其他语言实现的），对gdb而言，将python当成普通的c程序调试则可。
当我们使用gdb调试python进程时，我们会获得解释器级别的调试信息和内存状态，而不是应用程序级别的（我们使用pdb便是应用程序基本的），这样我们可以看到Python完整的执行流程，包括解释器上函数与变量的信息。
我的服务器是Ubuntu 20.04，所以本文的操作都在Ubuntu 20.04上进行。
安装gdb调试环境
首先，需要安装一下gdb。
sudo apt-get install gdb光安装gdb，在调试python时，虽然可以用，但不太友好，为了更好的浏览调试信息，我们为cpython安装gdb debugging Symbols。
gdb中的debugging Symbols的主要作用是将程序编译后的二进制指令映射到源代码相应的变量、函数和行中，这样在调试时可以很好的浏览调试信息。
在Ubuntu中，安装python-dbg则可。
sudo apt-get install python-dbgpython-dbg提供了gdb Debugging Symbols和一些调试python的命令，如py-bt、py-list，本文后续会使用。
python-dbg之所以可以发挥作用，是因为它将python gdb相关的内容自动复制到gdb auto-load目录下了，这样gdb在启动时，会自动加载这些内容。
你可以在进入gdb交互命令后，通过info auto-load来查看相关信息。
调试Python程序
安装好gdb调试环境后，准备一段代码，简单使用一下gdb。
我在当前用户目录下，创建了play_gdb目录并在其中创建了虚拟环境，然后在目录中创建了play_gdb.py，里面就是一段简单的计算斐波那契数列的代码。
在日常开发中，我们经常使用python虚拟环境，所以这里想测试一下，如果我们使用python虚拟环境运行程序时，gdb是否可以正常调试。
在使用python venv前，先通过系统的python来试试，不进入虚拟环境，直接运行。
从上图可知，我们使用系统python运行程序，开启新窗口，通过gdb调试一下，如下图：
上图命令为：
ps -x | grep python
sudo gdb -p 1199469先找到pid，然后再让gdb直接附加到运行中的python进程上。
通过bt命令，查一下当前程序的调用栈。
从上图可以看出，有很多python解释器级别的打印，我们看到程序目前在python的timemodule.c的pysleep方法中，最终调用了linux系统的select.c（即通过I/O复用相关的逻辑来实现python进程中主线程的sleep）。
gdb的bt命令可以将c调用栈完整打印出来，如果我们只想看python调用栈，可以使用py-bt（你需要安装python-dbg才能用），此外，如果想查看当前程序的py代码，可以使用py-list（等价pdb的ll命令），如下图：
从上图看，py-bt和py-list都没有正常运行，这是因为我们使用gdb时，没有在当前项目的根目录，通过q命令退出一下，然后进入项目根目录，再用gdb开启调试。
简单列一下gdb调试时的常用命令：
bt # 当前C调用栈
py-bt # 当前Py调用栈
py-list # 当前py代码位置
py-up # 上一帧（py级别的帧）
py-down # 下一帧（py级别的帧）
info thread # 线程信息
thread # 切换到某个线程
thread apply all py-list # 查看所有线程的py代码位置
ctrl-c # 中断 更多用法可以看pthon官方关于gdb的文档：https://devguide.python.org/gdb/
如果利用python虚拟环境中的python解释器来执行py程序，gdb也可以正常调试，没有什么使用上的差异。
美化gdb调试信息
通过gdb-dashboard（https://github.com/cyrus-and/gdb-dashboard）可以美化gdb调试信息，从而增加效率。
从gdb7开始，gdb便支持使用Python代码来扩展gdb，gdb-dashboard的原理正是如此。
在当前使用gdb的用户目录下，下载gdb-dashboard提供的.gdbinit文件，你可以直接从github中拉取，然后复制到相应的用户目录下。
然后你再安装一下pygments，用于启用语法高亮显示的效果（选择性安装）：
pip install pygments因为我是通过root用户来使用gdb的，所以需要将.gdbinit放置在root用户目录下。
然后正常使用gdb，会获得下图效果。
上图中，可以很直观地看到调用栈（Stack）、变量（Variables）、寄存器（Registers）等信息，都是c层面的。
在gdb中，通过help dashboard可以查看dashboard更多的用法。
结尾
掌握gdb调试，可以更好地理解python源码，对于一些比较难搞的线上情况，也更加游刃有余，学起来呗。
参考
使用gdb调试CPython进程 （https://github.com/ictar/python-doc/blob/master/Others/%E4%BD%BF%E7%94%A8gdb%E8%B0%83%E8%AF%95CPython%E8%BF%9B%E7%A8%8B.md）
gdb调试cpython（https://meteorix.github.io/2019/02/13/gdbpython/）