如果您将跟踪代码放在另一个函数中,并从您的主代码中调用它,那么您需要确保您从祖父级而不是父级或跟踪函数本身获取堆栈信息
以下是 3 级深度系统的示例,以进一步阐明我的意思。我的主函数调用了一个跟踪函数,该函数调用了另一个函数来完成这项工作。
######################################
import sys, os, inspect, time
time_start = 0.0 # initial start time
def trace_libary_init():
global time_start
time_start = time.time() # when the program started
def trace_library_do(relative_frame, msg=""):
global time_start
time_now = time.time()
# relative_frame is 0 for current function (this one),
# 1 for direct parent, or 2 for grand parent..
total_stack = inspect.stack() # total complete stack
total_depth = len(total_stack) # length of total stack
frameinfo = total_stack[relative_frame][0] # info on rel frame
relative_depth = total_depth - relative_frame # length of stack there
# Information on function at the relative frame number
func_name = frameinfo.f_code.co_name
filename = os.path.basename(frameinfo.f_code.co_filename)
line_number = frameinfo.f_lineno # of the call
func_firstlineno = frameinfo.f_code.co_firstlineno
fileline = "%s:%d" % (filename, line_number)
time_diff = time_now - time_start
print("%13.6f %-20s %-24s %s" % (time_diff, fileline, func_name, msg))
################################
def trace_do(msg=""):
trace_library_do(1, "trace within interface function")
trace_library_do(2, msg)
# any common tracing stuff you might want to do...
################################
def main(argc, argv):
rc=0
trace_libary_init()
for i in range(3):
trace_do("this is at step %i" %i)
time.sleep((i+1) * 0.1) # in 1/10's of a second
return rc
rc=main(sys.argv.__len__(), sys.argv)
sys.exit(rc)
这将打印如下内容:
$ python test.py
0.000005 test.py:39 trace_do trace within interface func
0.001231 test.py:49 main this is at step 0
0.101541 test.py:39 trace_do trace within interface func
0.101900 test.py:49 main this is at step 1
0.302469 test.py:39 trace_do trace within interface func
0.302828 test.py:49 main this is at step 2
顶部的 trace_library_do() 函数是一个示例,您可以将其放入库中,然后从其他跟踪函数中调用它。相对深度值控制打印 python 堆栈中的哪个条目。
我展示了在该函数中提取了一些其他有趣的值,例如函数开始的行号、总堆栈深度和文件的完整路径。我没有展示它,但函数中的全局和局部变量也可以在检查中使用,以及对你下面的所有其他函数的完整堆栈跟踪。我在上面显示的信息足以进行分层调用/返回时间跟踪。实际上,从这里创建您自己的源代码级调试器的主要部分并没有那么远——而且大部分都只是坐在那里等待使用。
我确信有人会反对我使用内部字段和检查结构返回的数据,因为很可能有访问函数为您做同样的事情。但是我通过在 python 调试器中逐步执行这种类型的代码找到了它们,并且它们至少在这里工作。我正在运行 python 2.7.12,如果你运行的是不同的版本,你的结果可能会非常好。
无论如何,我强烈建议您将检查代码导入您自己的一些 python 代码中,并查看它可以为您提供什么——特别是如果您可以在一个好的 python 调试器中单步执行您的代码。你会学到很多关于 python 是如何工作的,并看到这门语言的好处,以及幕后发生了什么使这成为可能。
带有时间戳的完整源代码级别跟踪是增强您对代码正在做什么的理解的好方法,尤其是在更动态的实时环境中。这种类型的跟踪代码的好处在于,一旦编写完成,您就不需要调试器支持来查看它。