代码调试

问题阐述

最近遇到一个python debug多进程的问题

有一个进程A，这个进程会fork出8个进程B，fork join结束后，又会fork出8个进程A。

假设按时间有序，我就只想断fork出的第一个B和第一个进程A，怎么做？（breakpoint just break only once）

类似于java多线程调试的意思，只断一个线程，all->thread，make default

断点命中时不会阻塞其他进程

https://blog.csdn.net/u011781521/article/details/79251819

主要几个问题点

• 多个进程会同时刷log，特别乱，没办法过滤（加pid过滤，还算好解决）
• 使用pdb断点时，会同时block所有其他进程

调试主流方式

首先python主流有两类debug方式

第一类是通过ide，比如vscode、pycharm。

比较无脑、界面化的操作方式，但缺点也很明显，很依赖一个可以控制的函数入口（例如main，ut入口）。

第二类是通过pdb，在相关代码片段中加breakpoint语句，等进程执行时自动触发断点，进行拦截。

适合一些比较复杂的进程衍生模式，不太依赖特定的函数入口。这种相对来说更精确一点，对依赖外部环境依赖小。

需要对pdb、gdb类似的东西有一定的了解。其次，多进程下并不太友好；pdb本身功能过于单一。

找了一下pdb的平替有pdb++、ipdb、rpdb。

rpdb就是remote，前两个其实差不多，但是pdb的好处是，基本你不需要去改原来的pdb断点，开箱即用。

pdb++还有啥好处见引文，但是还是存在多进程不友好的问题，会多次触发断点，一个命令语句会有较多的副作用，尤其在Smart command parsing加持下，基本就是不可调试的状态。

TL; DR

pdbpp（又称 pdb++）是 Python 标准调试器 pdb 的一个增强版本，为调试体验提供了许多改进和新功能。在功能上，它完全向后兼容 pdb，但增加了许多便利的特性，简化了调试过程。以下是 pdbpp 相比于 pdb 提供的主要增强功能：

1. 彩色语法高亮（Syntax Highlighting）

pdbpp 使用 pygments 库为代码和输出提供彩色语法高亮显示，使得调试器输出更加易读，特别是在查看复杂表达式和代码块时。变量名、关键字、字符串、数字等会有不同的颜色，帮助用户快速定位信息。

• pdb：没有颜色，输出是纯文本。
• pdbpp：提供语法高亮，颜色区分不同类型的内容。

2. 更强大的自动补全（Tab Completion）

在 pdbpp 中，按下 Tab 键可以自动补全变量名、函数名、类名等，类似于现代 IDE 中的补全功能。这大大提高了调试时的效率，特别是在处理复杂的对象或长命名时。

• pdb：有限的自动补全功能。
• pdbpp：增强的自动补全，支持更多命令、变量、对象属性和方法。

3. 可配置的显示选项（Sticky Mode）

pdbpp 提供一个非常强大的 "sticky mode"，它可以在调试过程中始终显示当前代码的上下文。每次执行下一步时，pdbpp 会自动刷新并显示当前代码段的最新状态，而不需要手动查看代码上下文。

• pdb：手动使用 list 或 longlist 查看代码上下文。
• pdbpp：sticky mode 持续显示代码上下文，用户更容易跟踪执行的代码。

4. 更智能的调试命令

pdbpp 增强了原始 pdb 的一些常用命令，并增加了新的命令：

• interact：允许你在调试器中启动一个交互式 Python shell，直接操作调试时的上下文和变量。
• longlist (ll)：显示当前函数的完整代码，而不仅仅是当前行的上下文。
• sticky：启用或禁用 sticky mode，在该模式下会持续显示代码的上下文。
• track：跟踪异常，并显示其完整的追溯信息。
• source：查看某个函数或方法的完整源代码。

5. 更灵活的配置和扩展

pdbpp 提供了更多的配置选项，允许你通过 .pdbrc 文件自定义调试器的行为，例如颜色、补全方式、命令别名等。

• pdb：有限的配置选项。
• pdbpp：支持用户自定义配置文件，灵活设置调试器的行为。

6. 更好的 Python 3 支持

pdbpp 针对 Python 3 做了更多优化，支持 Python 3 的新语法和特性，如 async 和 await，并能更好地处理 Python 3 中的一些新特性。

7. 友好的错误信息

pdbpp 提供了更加直观的错误信息格式，增强了显示异常和回溯的方式，使调试复杂的错误更加容易。

8. 可自定义的调试器提示符

你可以通过 pdbpp 自定义调试器的提示符（prompt）。这对某些开发者来说是个很方便的功能，特别是当你在长时间调试时，能够清楚知道当前的调试状态。

9. 显示变量值的悬停功能

当你在 pdbpp 中查看代码时，悬停在变量上会显示其当前的值。这对于快速查看变量的状态非常有用，无需输入变量名来查看当前值。

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小结

pdbpp 是 pdb 的一个增强版本，带来了彩色高亮、自动补全、sticky mode、自定义配置等功能，大大提升了调试体验。如果你经常使用 pdb 进行调试，pdbpp 将让你的调试过程更高效、愉快。

问题场景

现在我往我关心的代码里，加入了断点import pdb; pdb.set_trace()，但是他连续触发了8次，导致我没办法继续调试了，怎么办？

按了一次c直接所有其他进程都相应，我有没有办法只断某一个进程（随便哪个）？

比较直觉的会想到条件断点，但是触发条件的唯一值有哪些呢？

方案思路

天然唯一值，比如pid、ppid、deviceid、特定配置参数，process相关参数，持有的一些特殊资源（fd描述符）。

非天然唯一值，比如特定环境变量。

也可以考虑锁，谁先抢占到锁，谁就一直持有这把锁（至少能保证只有一个进程断到），这个可以往一个特定文件写入pid实现。封装一个get函数，这个函数尝试读取一个文件，如果这个文件不存在，先创建并写入当前的进程id，再返回该id，如果这个文件存在，直接返回文件内容转成int，上层只需要比较id和自身os.getpid()的一致性。

方案细节

方案A 判断ppid

由于最开始只有一个父进程，所以用他作为ppid去判定。然而并不正确，子进程fork了8个，8个同时命中无效。

方案B 判断pid

pid对10取余，用一个magic number（比如0），判断相等性，进行断点。

（有效且粗暴的方式，但具有一定随机性。这块是由于进程pid的分配算法，进程pid并不一定具有连续性，并且有一定随机性，有可能出现无法命中或者多次命中的概率。）

方案C 父进程传变量给子进程

只需要在子进程fork一开始传入一个唯一值即可，这里用到了环境变量。

首先最开始的父进程A进程是一个前台进程，ctrl+c打断时，会触发一些multiprocessing和task相关的堆栈，其实可能A在执行过程中fork了其他所有进程（事实上并不对）。

尝试检索了一下相关库，检索multiprocessing关键字，确实能找到一句

ctx = multiprocessing.get_context("spawn") 
...
for i in range(5):
  item = ctx.Process(...)
  item.start()
...

尝试在loop中，先设置os.environ['DEBUG']=i，fork出来的子进程会继承（unix机制，子进程会继承父进程的一些属性）环境变量，尝试用该环境变量做判断，发现断点断不上，这个方案是有问题的。

原因是父进程A fork出了8个B，我们关心的断点其实在B的进程中，fork完8个B进程，父进程A完成join，继续开始fork8个A子进程，理论上这些断点会生效，但是我们miss掉了断点出现的时机。

方案D 父进程B读取一些特定配置值（比如deviceid 0-8）做判断

D.A 尝试读取一个config值里的特定字段，但发现这个config是动态生成的，他也不是一个单例（python中的单例不太一样，强行弄意义不大），并且这个值加载的时机不明确，所以不能用

D.B 尝试获取该进程持有的一些资源、文件描述符（如/dev/xxx），感觉有点麻烦，但是理论上是可行的

D.C 通过ps -ef观察，其实进程B在启动时有一些特定的唯一值入参，进程的启动命令大概长process_b device_id 8 deivce_id xxxx，能明显看出，第二个参数就是我们需要的唯一值。

尝试通过sys.argv获取第一个参数，直接判断。发现sys.argv竟然是空的，那么这些参数来自哪里呢？

只有通过python命令行启动的进程，才会有sys.argv，如果不是这种方式，比如用c启动的命令行，他就不会有这个参数。

那如何获取这个参数？

两种方式，第一种取读取/proc/{pid}/cmdline下的一些属性，找到这个值，第二种

import psutil
p = psutil.Process()
cmdline = p.cmdline()

采用了第二种方式，再pdb++获取了cmdline[1]，并且和'1'比较测试了一下，是成功的。至此，完成了条件断点。

小结

1. 要注意观察进程的创建方式和创建的流程(ps -ef, pstree)
2. 明确需要断点问题的界限
3. 寻找一切与问题相关的上下文，尽可能将问题缩小在一个区间

TL;DR

代码阅读&修改

container内python代码调试

现在的ide普遍都支持ssh连接，理论上只要配置好了ssh服务，就可以直接连container，直接对container内的代码进行调试。（直接用开发机的开发机环境是最好的，代码可以随意点，都不会报错和飘红）

ssh

安装ssh服务（能用apt直接安的可以省这一步）

1. 从网站随意下一下源码包

https://www.openssh.com/portable.html

2. 解压进入到代码目录
3. ./configure 生成编译需要的配置文件
4. make $(nproc) 编译
5. make install 安装

配置

vim /etc/sshd/sshd_config

PermitRootLogin改成yes，password-auth也改成yes，端口随便换一个，不要和宿主机撞

启动

service ssh start（这块不能用systemctl）

宿主机要把docker这个端口主动的暴露出去（这个在启动的时候就要完成）

pycharm ssh配置连接

包太大，下载不了的问题参考

https://blog.csdn.net/qq_42534403/article/details/135969955

连接完效果大概像

基本和本地开发效果一致，比较恼火的是，他有时候不会保存项目打开前后的上下文，可能你做的一些mark或者pin都会丢失。

如果对library进行调试，额外注意需要标注

pdb++ cheatsheet (via gpt4)

个人感觉比较好用的就是ll pp sticky，最好禁用Smart command parsing（真是自作聪明的行为），基本用着和解释性语言的感觉差不多，像是直接在python中运行一样

下面是一个方便参考的 pdb++ 调试命令 Cheatsheet，它包含了 pdb++ 中常用的调试命令以及增强功能，帮助你快速上手调试。

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pdb++ Cheatsheet

基本命令

命令	说明
h/help	显示帮助信息，输入 help <command> 查看某个命令的详细帮助。
n/next	执行下一行代码，跳过函数调用。
s/step	进入下一行代码，如果是函数调用，则进入函数内部。
r/return	执行到当前函数的返回处。
c/continue	继续执行程序，直到遇到下一个断点。
q/quit	退出调试器，终止程序。
l/list	显示当前代码的上下文（默认 11 行），可指定范围，如 list 10, 20。
ll/longlist	显示当前函数的完整代码。
p/print	打印表达式的值，例如 p my_var。
pp	使用漂亮的格式（pretty print）打印表达式的值。
w/where	显示当前的调用栈信息。
bt	同 where，显示完整的回溯信息。
up/u	移动到上一层调用栈。
down/d	移动到下一层调用栈。

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断点管理

命令	说明
b/break	设置断点。用法：break <lineno> 或 break <filename>:<lineno>。
tbreak	设置临时断点，命中一次后自动删除。
cl/clear	清除所有断点。
disable	禁用断点。
enable	启用断点。
ignore	忽略断点，指定命中多少次后才激活。
condition	为断点设置条件。例如：condition 1 x > 10。

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变量和表达式

命令	说明
p/print	打印表达式的值，例如 p my_var。
pp	使用漂亮的格式（pretty print）打印表达式的值。
whatis	显示表达式的类型，例如 whatis my_var。
display	每次停止时自动显示一个表达式的值，例如 display my_var。
undisplay	取消显示某个表达式的值。
a/args	打印当前函数的参数及其值。
retval	显示最后一个返回值。
locals()	查看当前作用域中的局部变量。
globals()	查看全局变量。

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代码执行

命令	说明
!	执行 Python 表达式。例如 !my_var = 5。
interact	启动一个交互式 Python shell，可以在当前上下文中执行任意代码。
run	重新运行脚本。例如：run arg1 arg2。

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特殊功能

命令	说明
sticky	启用/禁用 粘性模式，在调试时持续显示代码上下文。
source	显示某个函数或类的源代码，例如 source my_function。
track	跟踪异常，显示其完整的追溯信息。
display	在每次停止时自动显示指定的变量值。
undisplay	停止自动显示变量值。

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粘性模式（Sticky Mode）

sticky 模式是 pdb++ 中的一个特殊功能，它会在调试时持续显示当前代码的上下文。每次程序执行到下一行，pdb++ 会自动刷新并显示当前位置的代码片段。

• 启用/禁用：

  • 输入 sticky 切换模式。

• 使用场景：

  • 在调试过程中，sticky 模式可以帮助你持续观察代码的变化，无需手动调用 list 命令。

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命令别名

pdb++ 允许你为常用命令创建别名，简化调试过程。例如，你可以为 longlist 创建一个别名 ll。

alias ll longlist

你也可以在 .pdbrc.py 文件中配置这些别名，以便每次启动 pdb++ 时自动加载。

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自定义配置

你可以通过 ~/.pdbrc.py 文件自定义 pdb++ 的行为，例如自动启用语法高亮、粘性模式、设置别名等。

示例 .pdbrc.py 文件：

# ~/.pdbrc.py

# 自动启用粘性模式
def setup(self):
    self.sticky = True

# 设置别名
alias ll longlist
alias n next
alias s step
alias c continue

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调试快捷键

快捷键	说明
Ctrl + D	退出调试器。
Ctrl + L	清屏。
Tab	自动补全命令、变量、函数名等。

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常用调试工作流

1. 启动调试：在代码中插入 import pdb; pdb.set_trace()，或者运行脚本时通过 python -m pdb your_script.py 进入调试模式。
2. 设置断点：用 break <lineno> 或 tbreak 设置断点。
3. 逐步调试：使用 next 或 step 逐行执行代码，检查变量的值。
4. 检查变量：通过 p 或 pp 打印变量的值，使用 whatis 查看变量的类型。
5. 跟踪异常：使用 track 追踪异常的完整回溯信息。
6. 使用粘性模式：通过 sticky 持续显示代码的上下文，实时跟踪代码执行。

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结语

pdb++ 是一个强大且灵活的调试工具，它在 pdb 的基础上提供了许多增强功能，使调试过程更加高效、直观。通过这份 Cheatsheet，你可以快速掌握 pdb++ 的常用命令并提升调试效率。

pdb(pdb++)方法

下面是你列出的 pdb++（和 pdb）中常用函数的详细讲解，包括各个函数的签名、参数说明、用法以及它们的具体作用。在 pdb++ 中，这些函数提供了灵活的调试能力，可以根据具体需求使用不同的调试方法。

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1. pdb.run(statement, globals=None, locals=None)

作用

• 在调试器中执行一条 Python 语句（类似于 exec() 函数），并在执行该语句时进入调试模式。

签名

def run(statement: str, globals: dict[str, Any] | None = None, locals: Mapping[str, Any] | None = None) -> None

参数

• statement: 一个字符串类型的 Python 语句，表示你想要执行的代码。
• globals: 可选参数，表示全局命名空间的字典。如果不提供，默认为 None，使用当前的全局命名空间。
• locals: 可选参数，表示局部命名空间的映射。如果不提供，默认为 None，使用当前的局部命名空间。

用法

import pdb

statement = 'x = 10; y = 20; z = x + y'
pdb.run(statement)

说明

• pdb.run() 类似于 exec()，但在执行过程中启动调试器，方便你调试一段代码的执行过程。

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2. pdb.runeval(expression, globals=None, locals=None)

作用

• 在调试器中求值一个表达式（类似于 eval() 函数），并返回其结果。这个函数允许你在调试模式下执行表达式并获取结果。

签名

def runeval(expression: str, globals: dict[str, Any] | None = None, locals: Mapping[str, Any] | None = None) -> Any

参数

• expression: 一个字符串类型的 Python 表达式，表示你想要计算的表达式。
• globals: 可选参数，表示全局命名空间的字典。如果不提供，默认为 None，使用当前的全局命名空间。
• locals: 可选参数，表示局部命名空间的映射。如果不提供，默认为 None，使用当前的局部命名空间。

用法

import pdb

expression = '10 + 20'
result = pdb.runeval(expression)
print(result)

说明

• pdb.runeval() 类似于 eval()，但在调试器运行环境中执行表达式，并返回计算结果。

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3. pdb.runctx(statement, globals, locals)

作用

• 在调试器中执行一条 Python 语句，并显式传递全局和局部命名空间。这与 pdb.run() 类似，但强制要求提供 globals 和 locals 参数。

签名

def runctx(statement: str, globals: dict[str, Any], locals: Mapping[str, Any]) -> None

参数

• statement: 需要执行的 Python 语句。
• globals: 全局命名空间的字典。
• locals: 局部命名空间的映射。

用法

import pdb

globals = {'a': 10}
locals = {'b': 20}
statement = 'c = a + b'
pdb.runctx(statement, globals, locals)
print(globals, locals)

说明

• pdb.runctx() 允许你使用自定义的命名空间执行代码，这在调试复杂的上下文时非常有用。

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4. pdb.runcall(func, *args, **kwds)

作用

• 在调试器中调用一个函数，并传递参数。这允许你在调试模式下运行函数并检查其执行过程。

签名

def runcall(func: Callable[_P, _T], *args: _P.args, **kwds: _P.kwargs) -> _T | None

参数

• func: 要调用的函数。
• *args: 传递给函数的参数。
• **kwds: 传递给函数的关键字参数。

用法

import pdb

def divide(a, b):
    return a / b

result = pdb.runcall(divide, 10, 2)  # 调试 divide(10, 2)
print(result)

说明

• pdb.runcall() 允许你在调试器中运行某些函数，并检查函数执行的每一步。这在调试有参数的函数时非常有用。

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5. pdb.set_trace()

作用

• 手动在代码中设置一个断点，启动调试器并暂停程序执行。

签名

def set_trace(*, header: str | None = None) -> None

参数

• header: 可选参数，类型为 str | None，表示当调试器启动时输出的自定义消息。如果不提供，默认为 None。

用法

import pdb

def my_function():
    x = 10
    pdb.set_trace(header="调试器启动")  # 在这里进入调试模式，显示自定义消息
    y = 20
    z = x + y
    print(z)

my_function()

说明

• pdb.set_trace() 是手动调试的常用工具，它允许你在代码执行到某个位置时暂停，并进入调试模式。header 参数可以提供额外的信息，以便在调试器启动时显示。

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6. pdb.post_mortem()

作用

• 在异常发生后启动调试器，允许你查看异常发生时的上下文。这在调试未捕获的错误时非常有用。

签名

def post_mortem(t: TracebackType | None = None) -> None

参数

• t: 可选参数，类型为 TracebackType | None，表示要调试的回溯对象。如果不提供，使用最近的异常回溯。

用法

import pdb

def divide(a, b):
    return a / b

try:
    divide(1, 0)
except ZeroDivisionError:
    pdb.post_mortem()  # 在异常发生后进入调试模式

说明

• post_mortem() 允许你在异常发生后进入调试器，并检查导致异常的上下文。在调试程序崩溃时非常有用。

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7. pdb.pm()

作用

• 立即进入调试模式，调试最近的未捕获异常。它是 post_mortem() 函数的快捷方式。

签名

def pm() -> None

参数

• 无参数。

用法

import pdb

def divide(a, b):
    return a / b

try:
    divide(1, 0)
except:
    pdb.pm()  # 调试最近的未捕获异常

说明

• pm() 是 post_mortem() 的简化版本，自动处理最近发生的异常并启动调试器。它适合快速进入调试模式，而无需显式捕获异常。

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总结

• run(): 在调试模式下执行一条 Python 语句。
• runeval(): 在调试模式下求值一个表达式并返回结果。
• runctx(): 在调试模式下执行一条 Python 语句，并使用自定义的全局和局部命名空间。
• runcall(): 通过调试器调用一个函数，并传递参数。
• set_trace(): 手动设置断点，进入调试模式。
• post_mortem(): 在异常发生后进入调试模式。
• pm(): 调试最近的未捕获异常，是 post_mortem() 的快捷方式。

这些函数提供了灵活的调试工具集，适合不同的调试需求。

python debug相关环境变量

在 Python 中，调试器（如 pdb 和 pdb++）可以通过一些环境变量进行配置和控制。这些环境变量可以影响调试器的行为、设置以及输出。以下是与 Python 调试相关的主要环境变量：

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1. PYTHONBREAKPOINT

• 作用：控制程序中断点的行为，特别是用于设置或禁用调试器。

• 用法：

  • 默认值：PYTHONBREAKPOINT=pdb.set_trace
  • 禁用断点：将变量设置为 0，所有的 breakpoint() 调用将被忽略。
  • 自定义行为：你可以将其设置为任意可调用的调试函数，甚至是自定义函数。

• 示例：

  export PYTHONBREAKPOINT=0  # 禁用所有断点
  export PYTHONBREAKPOINT=my_debugger.set_trace  # 使用自定义调试器
  

• 说明：

  • 在 Python 3.7+ 中，breakpoint() 是用于手动进入调试的内置函数。通过设置 PYTHONBREAKPOINT，你可以更改 breakpoint() 的行为。
  • 如果设置为 0，则调试功能被禁用，即所有 breakpoint() 调用将被忽略。

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2. PYTHONWARNINGS

• 作用：控制 Python 警告的显示方式，通常用于调试时查看潜在问题。

• 用法：

  • 默认值：Python 默认只显示一次警告。
  • 可以设置成 error 来将警告变为异常，这样在调试器中可以捕获并调试警告。

• 格式：PYTHONWARNINGS=action:message:category:module:line（其中，action 是最常用的部分）

• 常见值：

  • default：默认行为，显示一次警告。
  • always：总是显示警告。
  • ignore：忽略警告。
  • error：将警告转换为异常。
  • module：每个模块显示一次警告。
  • once：仅显示一次警告。

• 示例：

  export PYTHONWARNINGS="error"  # 将所有警告视为错误
  export PYTHONWARNINGS="always"  # 总是显示所有警告
  

• 说明：

  • 当你设置 PYTHONWARNINGS="error" 时，所有 Python 警告将作为异常抛出，这样你可以在调试器中捕获它们并查看具体的堆栈信息。
  • 这在调试潜在的代码问题或需要严格处理警告时非常有用。

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3. PYTHONTRACEMALLOC

• 作用：启用或禁用内存分配跟踪，用于调试内存泄漏问题。

• 用法：

  • 默认值：未启用。
  • 设置为正整数值来控制分配追踪的深度。

• 示例：

  export PYTHONTRACEMALLOC=1  # 启用内存分配跟踪，深度为 1
  export PYTHONTRACEMALLOC=5  # 启用内存分配跟踪，深度为 5
  

• 说明：

  • 启用内存跟踪后，Python 将记录内存分配的堆栈信息。这对于调试内存泄漏或定位高内存使用问题非常有帮助。
  • 你可以使用 tracemalloc 模块来获取和显示内存分配的相关信息。

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4. PYTHONDEBUG

• 作用：启用 Python 解释器的调试输出，由解释器在启动时使用。

• 用法：

  • 设置为任意非空值时，启用调试模式（解释器的调试信息将输出到标准错误流）。

• 示例：

  export PYTHONDEBUG=1  # 启用解释器的调试模式
  

• 说明：

  • 启用 PYTHONDEBUG 后，Python 会输出更多的调试信息，包括一些内部机制的输出内容。这对于调试 Python 解释器本身或者查看解释器的详细运行信息非常有用。

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5. PYTHONVERBOSE

• 作用：启用详细输出模式，用于显示 Python 解释器加载模块的详细信息，适合调试模块导入问题。

• 用法：

  • 设置为任意非空值时，启用详细模式。

• 示例：

  export PYTHONVERBOSE=1  # 启用详细输出模式
  

• 说明：

  • 启用 PYTHONVERBOSE 后，Python 会在程序执行过程中输出每个模块导入的详细信息。这对调试模块导入路径、导入冲突或未找到模块的问题非常有帮助。

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6. PYTHONMALLOC

• 作用：控制 Python 的内存分配器类型，用于调试内存分配和内存问题。

• 可选值：

  • malloc：使用系统的 malloc()。
  • pymalloc：使用 Python 的小对象分配器（默认）。
  • debug：使用 Python 的小对象分配器，并启用内存调试。

• 示例：

  export PYTHONMALLOC=debug  # 启用内存调试
  

• 说明：

  • 设置为 debug 时，Python 会启用内存分配调试机制，帮助你发现内存分配错误或内存泄漏问题。

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7. PYTHONFAULTHANDLER

• 作用：启用 Python 的故障处理程序，使得 Python 在崩溃时打印出详细的堆栈信息。

• 用法：

  • 设置为任意非空值，启用故障处理程序。

• 示例：

  export PYTHONFAULTHANDLER=1  # 启用故障处理程序
  

• 说明：

  • 启用 PYTHONFAULTHANDLER 后，当 Python 崩溃时，它会打印出 Python 错误堆栈信息，帮助你更容易地定位问题。特别是在调试 C 扩展模块或者解释器崩溃时非常有用。

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8. PYTHONHASHSEED

• 作用：控制字符串和其他哈希种子的初始化值。

• 用法：

  • 设置为一个整数值，用于确定 Python 的哈希种子。
  • 随机哈希种子默认用于防止哈希冲突攻击，但在某些情况下（如调试或测试），你可能希望使用固定值。

• 示例：

  export PYTHONHASHSEED=42  # 使用固定的哈希种子
  

• 说明：

  • 在调试涉及哈希的代码（如字典、集合）时，使用固定的哈希种子可以帮助你复现和调试某些哈希相关的错误。

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9. PYTHONINSPECT

• 作用：在程序运行结束后自动进入交互模式（REPL），可用于调试。

• 用法：

  • 设置为任意非空值时，程序运行结束后进入交互模式。

• 示例：

  export PYTHONINSPECT=1  # 程序结束后进入交互模式
  

• 说明：

  • 启用 PYTHONINSPECT 后，当 Python 程序执行结束时，它会启动交互式解释器（REPL）。这在你想要在程序结束后进一步检查状态时非常有用。

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总结

以下是常见的与 Python 调试相关的环境变量：

• PYTHONBREAKPOINT：控制 breakpoint() 的行为。
• PYTHONWARNINGS：控制警告的处理方式。
• PYTHONTRACEMALLOC：启用内存分配跟踪。
• PYTHONDEBUG：启用解释器调试模式。
• PYTHONVERBOSE：启用详细输出模式，调试模块导入问题。
• PYTHONMALLOC：控制 Python 的内存分配器。
• PYTHONFAULTHANDLER：启用故障处理程序，捕获崩溃时的堆栈信息。
• PYTHONHASHSEED：设置固定的哈希种子，调试哈希相关问题。
• PYTHONINSPECT：程序执行结束后进入交互模式。

这些环境变量为开发者提供了灵活的调试选项，适用于不同的调试场景和调试需求。

注意breakpoint()和set_trace()有一些细小差别。