Отстраняване на грешки в Python Coroutine: Овладяване на режима за отстраняване на грешки на Asyncio

Асинхронното програмиране с asyncio в Python предлага значителни предимства в производителността, особено за I/O-свързани операции. Отстраняването на грешки в асинхронен код обаче може да бъде предизвикателство поради неговия нелинеен поток на изпълнение. Python предоставя вграден режим за отстраняване на грешки за asyncio, който може значително да опрости процеса на отстраняване на грешки. Това ръководство ще разгледа как да използвате ефективно режима за отстраняване на грешки на asyncio, за да идентифицирате и отстраните често срещани проблеми във вашите асинхронни приложения.

Разбиране на предизвикателствата на асинхронното програмиране

Преди да се потопите в режима за отстраняване на грешки, важно е да разберете често срещаните предизвикателства при отстраняване на грешки в асинхронен код:

• Нелинейно изпълнение: Асинхронният код не се изпълнява последователно. Coroutines връщат контрола обратно към цикъла на събитията, което затруднява проследяването на пътя на изпълнение.
• Превключване на контекста: Честото превключване на контекста между задачи може да замъгли източника на грешки.
• Разпространение на грешки: Грешките в една coroutine може да не са веднага очевидни в извикващата coroutine, което затруднява определянето на първопричината.
• Състезателни условия: Споделените ресурси, до които имат достъп множество coroutines едновременно, могат да доведат до състезателни условия, което води до непредсказуемо поведение.
• Мъртви блокировки: Coroutines, които чакат един друг за неопределено време, могат да причинят мъртви блокировки, спирайки приложението.

Представяне на режима за отстраняване на грешки на Asyncio

Режимът за отстраняване на грешки на asyncio предоставя ценна информация за изпълнението на вашия асинхронен код. Той предлага следните функции:

• Подробно регистриране: Регистрира различни събития, свързани със създаването, изпълнението, анулирането и обработката на изключения на coroutine.
• Предупреждения за ресурси: Открива незатворени сокети, незатворени файлове и други течове на ресурси.
• Откриване на бавни обратни извиквания: Идентифицира обратни извиквания, чието изпълнение отнема повече от определен праг, което показва потенциални тесни места в производителността.
• Проследяване на анулирането на задачи: Предоставя информация за анулирането на задачи, като ви помага да разберете защо задачите се анулират и дали се обработват правилно.
• Контекст на изключения: Предлага повече контекст на изключения, възникнали в coroutines, което улеснява проследяването на грешката обратно до нейния източник.

Активиране на режима за отстраняване на грешки на Asyncio

Можете да активирате режима за отстраняване на грешки на asyncio по няколко начина:

1. Използване на променливата на средата PYTHONASYNCIODEBUG

Най-простият начин да активирате режима за отстраняване на грешки е като зададете променливата на средата PYTHONASYNCIODEBUG на 1, преди да стартирате вашия Python скрипт:

            export PYTHONASYNCIODEBUG=1
python your_script.py
            

              
                Copy
              
            
          

Това ще активира режима за отстраняване на грешки за целия скрипт.

2. Задаване на флага за отстраняване на грешки в asyncio.run()

Ако използвате asyncio.run(), за да стартирате вашия цикъл на събитията, можете да предадете аргумента debug=True:

            import asyncio

async def main():
    print("Hello, asyncio!")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main(), debug=True)
            

              
                Copy
              
            
          

3. Използване на loop.set_debug()

Можете също да активирате режима за отстраняване на грешки, като получите екземпляра на цикъла на събитията и извикате set_debug(True):

            import asyncio

async def main():
    print("Hello, asyncio!")

if __name__ == "__main__":
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.set_debug(True)
    loop.run_until_complete(main())
            

              
                Copy
              
            
          

Интерпретиране на изхода за отстраняване на грешки

След като режимът за отстраняване на грешки е активиран, asyncio ще генерира подробни регистрационни съобщения. Тези съобщения предоставят ценна информация за изпълнението на вашите coroutines. Ето някои често срещани типове изходни данни за отстраняване на грешки и как да ги интерпретирате:

1. Създаване и изпълнение на Coroutine

Режимът за отстраняване на грешки регистрира кога coroutines са създадени и стартирани. Това ви помага да проследявате жизнения цикъл на вашите coroutines:

            asyncio | execute <Task pending name='Task-1' coro=<a() running at example.py:3>>
asyncio | Task-1: created at example.py:7
            

              
                Copy
              
            
          

Този изход показва, че задача с име Task-1 е създадена на ред 7 на example.py и в момента изпълнява coroutine a(), дефинирана на ред 3.

2. Анулиране на задача

Когато дадена задача бъде анулирана, режимът за отстраняване на грешки регистрира събитието за анулиране и причината за анулиране:

            asyncio | Task-1: cancelling
asyncio | Task-1: cancelled by <Task pending name='Task-2' coro=<b() running at example.py:10>>
            

              
                Copy
              
            
          

Това показва, че Task-1 е анулирана от Task-2. Разбирането на анулирането на задачи е от решаващо значение за предотвратяване на неочаквано поведение.

3. Предупреждения за ресурси

Режимът за отстраняване на грешки предупреждава за незатворени ресурси, като например сокети и файлове:

            ResourceWarning: unclosed <socket.socket fd=3, family=AddressFamily.AF_INET, type=SocketKind.SOCK_STREAM, proto=6, laddr=('127.0.0.1', 5000), raddr=('127.0.0.1', 60000)
            

              
                Copy
              
            
          

Тези предупреждения ви помагат да идентифицирате и коригирате течове на ресурси, които могат да доведат до влошаване на производителността и нестабилност на системата.

4. Откриване на бавни обратни извиквания

Режимът за отстраняване на грешки може да открие обратни извиквания, чието изпълнение отнема повече от определен праг. Това ви помага да идентифицирате тесни места в производителността:

            asyncio | Task was destroyed but it is pending!
pending time: 12345.678 ms

            

              
                Copy
              
            
          

5. Обработка на изключения

Режимът за отстраняване на грешки предоставя повече контекст на изключения, възникнали в coroutines, включително задачата и coroutine, където е възникнало изключението:

            asyncio | Task exception was never retrieved
future: <Task finished name='Task-1' coro=<a() done, raised ValueError('Invalid value')>>
            

              
                Copy
              
            
          

Този изход показва, че ValueError е възникнала в Task-1 и не е била обработена правилно.

Практически примери за отстраняване на грешки с режим за отстраняване на грешки на Asyncio

Нека разгледаме някои практически примери за това как да използвате режима за отстраняване на грешки на asyncio, за да диагностицирате често срещани проблеми:

1. Откриване на незатворени сокети

Разгледайте следния код, който създава сокет, но не го затваря правилно:

            import asyncio
import socket

async def handle_client(reader, writer):
    data = await reader.read(100)
    message = data.decode()
    addr = writer.get_extra_info('peername')
    print(f"Received {message!r} from {addr!r}")

    print(f"Send: {message!r}")
    writer.write(data)
    await writer.drain()

    # Missing: writer.close()

async def main():
    server = await asyncio.start_server(
        handle_client,
        '127.0.0.1',
        8888
    )

    addr = server.sockets[0].getsockname()
    print(f'Serving on {addr}')

    async with server:
        await server.serve_forever()

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main(), debug=True)
            

              
                Copy
              
            
          

Когато стартирате този код с активиран режим за отстраняване на грешки, ще видите ResourceWarning, показващо незатворен сокет:

            ResourceWarning: unclosed <socket.socket fd=4, family=AddressFamily.AF_INET, type=SocketKind.SOCK_STREAM, proto=6, laddr=('127.0.0.1', 8888), raddr=('127.0.0.1', 54321)>
            

              
                Copy
              
            
          

За да поправите това, трябва да се уверите, че сокетът е затворен правилно, например, като добавите writer.close() в coroutine handle_client и изчакате:

                writer.close()
    await writer.wait_closed()
            

              
                Copy
              
            
          

2. Идентифициране на бавни обратни извиквания

Да предположим, че имате coroutine, която извършва бавна операция:

            import asyncio
import time

async def slow_function():
    print("Starting slow function")
    time.sleep(2)
    print("Slow function finished")
    return "Result"

async def main():
    task = asyncio.create_task(slow_function())
    result = await task
    print(f"Result: {result}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main(), debug=True)
            

              
                Copy
              
            
          

Въпреки че изходните данни за отстраняване на грешки по подразбиране не посочват директно бавни обратни извиквания, комбинирането им с внимателно регистриране и инструменти за профилиране (като cProfile или py-spy) ви позволява да стесните бавните части на вашия код. Помислете за регистриране на времеви печати преди и след потенциално бавни операции. Инструменти като cProfile могат да бъдат използвани върху регистрираните извиквания на функции, за да изолират тесните места.

3. Отстраняване на грешки при анулиране на задача

Разгледайте сценарий, при който дадена задача е неочаквано анулирана:

            import asyncio

async def worker():
    try:
        while True:
            print("Working...")
            await asyncio.sleep(0.5)
    except asyncio.CancelledError:
        print("Worker cancelled")

async def main():
    task = asyncio.create_task(worker())
    await asyncio.sleep(2)
    task.cancel()
    try:
        await task
    except asyncio.CancelledError:
        print("Task cancelled in main")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main(), debug=True)
            

              
                Copy
              
            
          

Изходните данни за отстраняване на грешки ще покажат, че задачата е анулирана:

            asyncio | execute <Task pending name='Task-1' coro=<worker() running at example.py:3> started at example.py:16>
Working...
Working...
Working...
Working...
asyncio | Task-1: cancelling
Worker cancelled
asyncio | Task-1: cancelled by <Task finished name='Task-2' coro=<main() done, defined at example.py:13> result=None>
Task cancelled in main
            

              
                Copy
              
            
          

Това потвърждава, че задачата е била анулирана от coroutine main(). Блокът except asyncio.CancelledError позволява почистване, преди задачата да бъде напълно прекратена, предотвратявайки течове на ресурси или непоследователно състояние.

4. Обработка на изключения в Coroutines

Правилната обработка на изключения е от решаващо значение в асинхронния код. Разгледайте следния пример с необработено изключение:

            import asyncio

async def divide(x, y):
    return x / y

async def main():
    result = await divide(10, 0)
    print(f"Result: {result}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main(), debug=True)
            

              
                Copy
              
            
          

Режимът за отстраняване на грешки ще отчете необработено изключение:

            asyncio | Task exception was never retrieved
future: <Task finished name='Task-1' coro=<main() done, defined at example.py:6> result=None, exception=ZeroDivisionError('division by zero')>
            

              
                Copy
              
            
          

За да обработите това изключение, можете да използвате блок try...except:

            import asyncio

async def divide(x, y):
    return x / y

async def main():
    try:
        result = await divide(10, 0)
        print(f"Result: {result}")
    except ZeroDivisionError as e:
        print(f"Error: {e}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main(), debug=True)
            

              
                Copy
              
            
          

Сега изключението ще бъде заловено и обработено грациозно.

Най-добри практики за отстраняване на грешки в Asyncio

Ето някои най-добри практики за отстраняване на грешки в asyncio код:

• Активирайте режима за отстраняване на грешки: Винаги активирайте режима за отстраняване на грешки по време на разработка и тестване.
• Използвайте регистриране: Добавете подробни регистрационни файлове към вашите coroutines, за да проследявате техния поток на изпълнение. Използвайте logging.getLogger('asyncio') за специфични събития на asyncio и ваши собствени регистратори за специфични данни за приложението.
• Обработвайте изключения: Реализирайте стабилна обработка на изключения, за да предотвратите срива на вашето приложение поради необработени изключения.
• Използвайте Task Groups (Python 3.11+): Task groups опростяват обработката на изключения и анулирането в рамките на групи от свързани задачи.
• Профилирайте вашия код: Използвайте инструменти за профилиране, за да идентифицирате тесни места в производителността.
• Пишете Unit Tests: Пишете задълбочени unit tests, за да проверите поведението на вашите coroutines.
• Използвайте Type Hints: Използвайте type hints, за да улавяте грешки, свързани с типове, рано.
• Обмислете използването на debugger: Инструменти като `pdb` или IDE debuggers могат да бъдат използвани за преминаване през asyncio код. Въпреки това, те често са по-малко ефективни от режима за отстраняване на грешки с внимателно регистриране поради естеството на асинхронното изпълнение.

Разширени техники за отстраняване на грешки

Отвъд основния режим за отстраняване на грешки, разгледайте тези разширени техники:

1. Персонализирани политики за цикъл на събитията

Можете да създадете персонализирани политики за цикъл на събитията, за да прихващате и регистрирате събития. Това ви позволява да получите още по-фин контрол върху процеса на отстраняване на грешки.

2. Използване на инструменти за отстраняване на грешки на трети страни

Няколко инструмента за отстраняване на грешки на трети страни могат да ви помогнат да отстранявате грешки в asyncio код, като например:

• PySnooper: Мощен инструмент за отстраняване на грешки, който автоматично регистрира изпълнението на вашия код.
• pdb++: Подобрена версия на стандартния pdb debugger с разширени функции.
• asyncio_inspector: Библиотека, специално проектирана за инспектиране на asyncio цикли на събитията.

3. Monkey Patching (Използвайте с повишено внимание)

В крайни случаи можете да използвате monkey patching, за да промените поведението на asyncio функциите за целите на отстраняване на грешки. Това обаче трябва да се прави с повишено внимание, тъй като може да въведе фини грешки и да направи вашия код по-труден за поддръжка. Това обикновено се обезкуражава, освен ако не е абсолютно необходимо.

Заключение

Отстраняването на грешки в асинхронен код може да бъде предизвикателство, но режимът за отстраняване на грешки на asyncio предоставя ценни инструменти и прозрения, за да опрости процеса. Чрез активиране на режима за отстраняване на грешки, интерпретиране на изходните данни и следване на най-добрите практики, можете ефективно да идентифицирате и отстраните често срещани проблеми във вашите асинхронни приложения, което води до по-стабилен и производителен код. Не забравяйте да комбинирате режима за отстраняване на грешки с регистриране, профилиране и задълбочено тестване за най-добри резултати. С практика и правилните инструменти можете да овладеете изкуството да отстранявате грешки в asyncio coroutines и да изграждате мащабируеми, ефективни и надеждни асинхронни приложения.