以下是我做调试或阐明时用过的东西的一个概览。假如你知道有更好的东西，请在评论中留言，可以不消很完整的先容。
日志
没错，就是日志。再多强调在你的应用里保存足量的日志的重要性也不为过。你该当对重要的内容打日志。假如你的日志打的足够好的话，单看日志你就能发明问题地址。那样可以节减你大量的时间。
假如一直以来你都在代码里乱用 print 语句，顿时停下来。换用logging.debug。今后你还可以继承复用，或是全部停用等等。
跟踪
有时更好的步伐是看执行了哪些语句。你可以利用一些IDE的调试器的单步执行，但你需要明晰知道你在找那些语句，不然整个进程会举办地很是迟钝。
尺度库内里的trace模块，可以打印运行时包括在个中的模块里所有执行到的语句。(就像建造一份项目陈诉)
python -mtrace –trace script.py
这会发生大量输出（执行到的每一行城市被打印出来，你大概想要用grep过滤那些你感乐趣的模块）.
好比：
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本先容：
import pdb pdb.set_trace() # 开启pdb提示
可能
try: （一段抛出异常的代码） except: import pdb pdb.pm() # 可能 pdb.post_mortem() 可能(输入 c 开始执行剧本)
python -mpdb script.py
在输入-计较-输出轮回(注：REPL，READ-EVAL-PRINT-LOOP的缩写)情况下，可以有如下操纵：
c or continue
q or quit
l or list, 显示当前步帧的源码
w or where,回溯挪用进程
d or down, 退却一步帧（注：相当于回滚）
u or up, 前进一步帧
(回车), 反复上一条指令
其余的险些全部指令（尚有很少的其他一些呼吁除外）,在当前步帧上看成python代码举办理会。
假如你以为挑战性还不足的话，可以试下smiley，-它可以给你展示那些变量并且你能利用它来长途追踪措施。
更好的调试器
pdb的直接替代者：
ipdb(easy_install ipdb) – 雷同ipython(有自动完成，显示颜色等)
pudb(easy_install pudb) – 基于curses（雷同图形界面接口），出格适合欣赏源代码
长途调试器
安装方法:
sudo apt-get install winpdb
用下面的方法代替以前的pdb.set_trace()：
import rpdb2
rpdb2.start_embedded_debugger("secretpassword")
此刻运行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 loggging
class Rdb(pdb.Pdb):
"""
This will run pdb as a ephemeral telnet service. Once you connect no one
else can connect. On construction this object will block execution till a
client 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 4444
"""
def __init__(self, port=0):
self.old_stdout = sys.stdout
self.old_stdin = sys.stdin
self.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, completekey='tab', stdin=self.handle, stdout=self.handle)
sys.stdout = sys.stdin = self.handle
def do_continue(self, arg):
sys.stdout = self.old_stdout
sys.stdin = self.old_stdin
self.handle.close()
self.connected_socket.close()
self.listen_socket.close()
self.set_continue()
return 1
do_c = do_cont = do_continue
def set_trace():
"""
Opens a remote PDB on first available port.
"""
rdb = Rdb()
rdb.set_trace()
只想要一个REPL情况？试试IPython如何？
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假如你不需要一个完整齐全的调试器，那就只需要用一下的方法启动一个IPython即可：
import IPython IPython.embed()
尺度linux东西
我经常惊奇于它们竟然远未被充实操作。你能用这些东西办理很大范畴内的问题：从机能问题（太多的系统挪用，内存分派等等）到死锁，网络问题，磁查问题等等。
个中最有用的是最直接的strace，只需要运行 sudo strace -p 12345 可能 strace -f 指令(-f 即同时追踪fork出来的子历程)，这就行了。输出一般会很是大，所以你大概想要把它重定向到一个文件以便作更多的阐明（只需要加上 &> 文件名）。
再就是ltrace,有点雷同strace，差异的是，它输出的是库函数挪用。参数概略沟通。
尚有lsof 用来指出你在ltrace/strace中看到的句柄数值的意义。好比：
lsof -p 12345
更好的跟踪
利用简朴而可以做许多工作-人人都该装上htop！
sudo apt-get install htop
sudo htop
此刻找到那些你想要的历程，再输入：
s – 代表系统挪用进程(雷同strace)
L – 代表库挪用进程(雷同ltrace)
l – 代表lsof
监控
没有好的一连的处事器监控，可是假如你曾碰着一些很诡异的环境，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，想弄大白却又 无处下手之际，不必动用iotop,iftop,htop,iostat,vmstat这些东西，就用dstat吧！它可以做之前我们提过的大部门事情可 以做的工作，并且也许可以做的更好！
它会用一种紧凑的，代码高亮的方法（差异于iostat,vmstat）向你一连展示数据，你还常常可以看到已往的数据（差异于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
很大概有一种更简短的方法来写上面这条呼吁，
这是一个相当巨大而又强大的东西，可是这里我只提到了一些根基的内容（安装以及基本的呼吁）
sudo apt-get install gdb python-dbg
zcat /usr/share/doc/python2.7/gdbinit.gz > ~/.gdbinit
用python2.7-dbg 运行措施：
sudo gdb -p 12345
此刻利用：
bt – 仓库跟踪（C 级别）
pystack – python 仓库跟踪,不幸的是你需要有~/.gdbinit 而且利用python-dbg
c – 继承
产生段错误？用faulthandler ！
python 3.3版本今后新增的一个很棒的成果，可以向后移植到python2.x版本。只需要运行下面的语句，你就可以简陋知道什么原因引起来段错误。
import faulthandler
faulthandler.enable()
内存泄露
嗯，这种环境下有许多的东西可以利用，个中有一些专门针对WSGI的措施好比Dozer，可是我最喜欢的虽然是objgraph。利用简朴利便，让人惊奇！
它没有集成WSGI可能其他，所以你需要本身去发明运行代码的要领，像下面这样：
import objgraph
objs = objgraph.by_type("Request")[:15]
objgraph.show_backrefs(objs, max_depth=20, highlight=lambda v: v in objs,
filename="/tmp/graph.png")
Graph written to /tmp/objgraph-zbdM4z.dot (107 nodes)
Image generated as /tmp/graph.png
你会获得像这样一张图（留意：它很是大)。你也可以获得一张点输出。
内存利用
有时你想罕用些内存。更少的内存分派经常可以使措施执行的更快，更好，用户但愿内存符合好用)
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有很多可用的东西，但在我看来最好用的是pytracemalloc。与其他东西对比，它开销很是小（不需要依赖于严重影响速度的sys.settrace）并且输出很是详尽。但安装起来较量疾苦，你需要从头编译python，但有了apt，做起来也很是容易。
只需要运行这些呼吁然后去吃顿午餐可醒目点此外：
apt-get source python2.7
cd python2.7-*
wget? https://github.com/wyplay/pytracemalloc/raw/master/python2.7_track_free_list.patch
patch -p1 < python2.7_track_free_list.patch
debuild -us -uc
cd ..
sudo dpkg -i python2.7-minimal_2.7*.deb python2.7-dev_*.deb
接着安装pytracemalloc （留意假如你在一个virtualenv虚拟情况下操纵，你需要在从头安装python后再次重建 – 只需要运行 virtualenv myenv）
pip install pytracemalloc
此刻像下面这样在代码里包装你的应用措施
import tracemalloc, time
tracemalloc.enable()
top = tracemalloc.DisplayTop(
5000, # log the top 5000 locations
file=open('/tmp/memory-profile-%s' % time.time(), "w")
)
top.show_lineno = True
try:
# code that needs to be traced
finally:
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: size=1288 KiB, count=70 (+0),
average=18 KiB
#2: …/site-packages/billiard/_connection.py:199: size=1288 KiB, count=70 (+0),
average=18 KiB
#3: …/python2.7/importlib/__init__.py:37: size=459 KiB, count=5958 (+0),
average=78 B
#4: …/site-packages/amqp/transport.py:232: size=217 KiB, count=6960 (+0),
average=32 B
#5: …/site-packages/amqp/transport.py:231: size=206 KiB, count=8798 (+0),
average=24 B
#6: …/site-packages/amqp/serialization.py:210: size=199 KiB, count=822 (+0),
average=248 B
#7: …/lib/python2.7/socket.py:224: size=179 KiB, count=5947 (+0), average=30
B
#8: …/celery/utils/term.py:89: size=172 KiB, count=1953 (+0), average=90 B
#9: …/site-packages/kombu/connection.py:281: size=153 KiB, count=2400 (+0),
average=65 B
#10: …/site-packages/amqp/serialization.py:462: size=147 KiB, count=4704
(+0), average=32 B
…
