• 这款神器能把 Python 代码执行过程看地一清二楚
    发布日期:2019-09-05 01:13   来源:未知   阅读:

  Python 是一门非常受欢迎的编程语言,其灵活易用的特性使其在 web 应用、数据分析等方面有广泛的应用。但是 Python 有一个受到诟病的特点——运行速度低下。因此,Python 开发者需要经常对程序进行监控和调试,使代码运行变得高效。刘伯温开奖结果81刘伯温开奖结果网香港最快开奖王管家婆论坛,近日,一位开发者开源了一个 Python 工具,用户可以实时动态地监控 Python 程序的运行情况,逐行追踪代码的运行时间,而且整个过程是可视化的。

  如图所示,左侧数字表示每行代码被触发的次数。长方框表示最近被触发的代码行——方框越长表示触发次数越多,颜色越浅表示最近被触发次数越多。

  虽然追踪每行代码的触发次数是一个方法,但是要是能计算每次触发代码的执行时间就好了。这样能够更好地说明哪行代码是效率瓶颈。by 思

  虽然追踪每行代码的触发次数是一个方法,但是要是能计算每次触发代码的执行时间就好了。这样能够更好地说明哪行代码是效率瓶颈。by 思

  在文件视图中,堆栈追踪位于底部。而在堆栈追踪中,用户可以点击正在追踪文件的堆栈条目,从而在该代码行打开文件的可视化图。

  trace 只追踪调用它的线程。若要追踪多线程,用户必须在每个线程都予以调用,并且每次的端口也不同。

  files 确定了除调用的 trace 之外其他需要追踪的文件。files 必须是可调用的,并接受一个参数:文件路径,同时如果应该追踪该文件,则需要返回 True。为方便起见,这位开发者提供了以下函数:

  host:服务器的 HTTP host。若要运行可从任何地方访问的远程服务器,使用0.0.0.0。默认为127.0.0.1。

  browser:若为 True,则自动打开显示文件(trace 被调用)可视化图的浏览器标签。默认为 False。

  机器之心还发现了一个可以可视化代码执行过程的网站,名为 Pythontutor。和本文的 Heartrate 不同,该网站更多的是可视化数据在程序中的变化过程。

  用户还可以在网站上编辑修改代码,观察运行过程中数据的变化。同时该网站还有 Java 等其他语言的版本。

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