איתור באגים בקורוטינות Python: שליטה במצב איתור באגים של Asyncio

תכנות אסינכרוני עם asyncio בפייתון מציע יתרונות ביצועים משמעותיים, במיוחד עבור פעולות הקשורות לקלט/פלט. עם זאת, איתור באגים בקוד אסינכרוני יכול להיות מאתגר בגלל זרימת הביצוע הלא ליניארית שלו. Python מספקת מצב איתור באגים מובנה עבור asyncio שיכול לפשט מאוד את תהליך איתור הבאגים. מדריך זה יבחן כיצד להשתמש במצב איתור הבאגים של asyncio ביעילות כדי לזהות ולפתור בעיות נפוצות ביישומים האסינכרוניים שלך.

הבנת אתגרי התכנות האסינכרוני

לפני שנצלול למצב איתור הבאגים, חשוב להבין את האתגרים הנפוצים באיתור באגים בקוד אסינכרוני:

• ביצוע לא ליניארי: קוד אסינכרוני לא מתבצע ברצף. קורוטינות מחזירות שליטה בחזרה ללולאת האירועים, מה שמקשה על מעקב אחר נתיב הביצוע.
• החלפת הקשר: החלפת הקשר תכופה בין משימות עלולה לטשטש את מקור השגיאות.
• הפצת שגיאות: שגיאות בקורוטינה אחת עשויות שלא להיות ברורות מיד בקורוטינה הקוראת, מה שמקשה על איתור שורש הבעיה.
• מצבי תחרות: משאבים משותפים שאליהם ניגשות מספר קורוטינות בו זמנית עלולים להוביל למצבי תחרות, וכתוצאה מכך להתנהגות בלתי צפויה.
• מבוי סתום: קורוטינות שמחכות זו לזו ללא הגבלת זמן עלולות לגרום למבוי סתום, ולעצור את היישום.

היכרות עם מצב איתור באגים של Asyncio

מצב איתור הבאגים של asyncio מספק תובנות חשובות לגבי הביצוע של הקוד האסינכרוני שלך. הוא מציע את התכונות הבאות:

• רישום מפורט: רושם אירועים שונים הקשורים ליצירת קורוטינות, ביצוע, ביטול וטיפול בחריגים.
• אזהרות משאבים: מזהה שקעים לא סגורים, קבצים לא סגורים ודליפות משאבים אחרות.
• איתור התקשרות איטית: מזהה התקשרויות שלוקחות יותר מסף מסוים לביצוע, מה שמצביע על צווארי בקבוק פוטנציאליים בביצועים.
• מעקב אחר ביטול משימות: מספק מידע על ביטול משימות, ועוזר לך להבין מדוע משימות מתבטלות והאם הן מטופלות כראוי.
• הקשר חריגים: מציע יותר הקשר לחריגים המועלים בתוך קורוטינות, מה שמקל על מעקב אחר השגיאה בחזרה למקור שלה.

הפעלת מצב איתור באגים של Asyncio

ניתן להפעיל את מצב איתור הבאגים של asyncio בכמה דרכים:

1. שימוש במשתנה הסביבה PYTHONASYNCIODEBUG

הדרך הפשוטה ביותר להפעיל מצב איתור באגים היא על ידי הגדרת משתנה הסביבה PYTHONASYNCIODEBUG ל-1 לפני הפעלת סקריפט Python שלך:

            export PYTHONASYNCIODEBUG=1
python your_script.py
            

              
                Copy
              
            
          

פעולה זו תפעיל מצב איתור באגים עבור הסקריפט כולו.

2. הגדרת דגל איתור הבאגים ב-asyncio.run()

אם אתה משתמש ב-asyncio.run() כדי להפעיל את לולאת האירועים שלך, אתה יכול להעביר את הארגומנט debug=True:

            import asyncio

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

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

              
                Copy
              
            
          

3. שימוש ב-loop.set_debug()

ניתן גם להפעיל מצב איתור באגים על ידי קבלת מופע לולאת האירועים וקריאה ל-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
              
            
          

פירוש פלט איתור הבאגים

לאחר שמצב איתור הבאגים מופעל, asyncio ייצור הודעות יומן מפורטות. הודעות אלה מספקות מידע חשוב על הביצוע של הקורוטינות שלך. הנה כמה סוגים נפוצים של פלט איתור באגים וכיצד לפרש אותם:

1. יצירה וביצוע של קורוטינות

מצב איתור הבאגים רושם מתי קורוטינות נוצרות ומתחילות. זה עוזר לך לעקוב אחר מחזור החיים של הקורוטינות שלך:

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

              
                Copy
              
            
          

פלט זה מראה שמשימה בשם Task-1 נוצרה בשורה 7 של example.py ופועלת כעת בקורוטינה a() המוגדרת בשורה 3.

2. ביטול משימות

כאשר משימה מבוטלת, מצב איתור הבאגים רושם את אירוע הביטול ואת הסיבה לביטול:

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

              
                Copy
              
            
          

זה מצביע על כך ש-Task-1 בוטל על ידי Task-2. הבנת ביטול משימות היא חיונית למניעת התנהגות בלתי צפויה.

3. אזהרות משאבים

מצב איתור הבאגים מזהיר מפני משאבים לא סגורים, כגון שקעים וקבצים:

            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
              
            
          

אזהרות אלה עוזרות לך לזהות ולתקן דליפות משאבים, שעלולות להוביל לירידה בביצועים וחוסר יציבות במערכת.

4. איתור התקשרות איטית

מצב איתור הבאגים יכול לזהות התקשרויות שלוקחות יותר מסף מסוים לביצוע. זה עוזר לך לזהות צווארי בקבוק בביצועים:

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

            

              
                Copy
              
            
          

5. טיפול בחריגים

מצב איתור הבאגים מספק יותר הקשר לחריגים המועלים בתוך קורוטינות, כולל המשימה והקורוטינה שבהן אירע החריגה:

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

              
                Copy
              
            
          

פלט זה מצביע על כך ש-ValueError הועלה ב-Task-1 ולא טופל כראוי.

דוגמאות מעשיות לאיתור באגים עם מצב איתור באגים של Asyncio

בואו נסתכל על כמה דוגמאות מעשיות כיצד להשתמש במצב איתור הבאגים של asyncio כדי לאבחן בעיות נפוצות:

1. זיהוי שקעים לא סגורים

שקול את הקוד הבא שיוצר שקע אך אינו סוגר אותו כראוי:

            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
              
            
          

כאשר אתה מפעיל קוד זה עם מצב איתור באגים מופעל, תראה ResourceWarning המציין שקע לא סגור:

            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
              
            
          

כדי לתקן זאת, עליך לוודא שהשקע סגור כראוי, למשל, על ידי הוספת writer.close() בקורוטינה handle_client וממתין לו:

                writer.close()
    await writer.wait_closed()
            

              
                Copy
              
            
          

2. זיהוי התקשרויות איטיות

נניח שיש לך קורוטינה שמבצעת פעולה איטית:

            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
              
            
          

בעוד שפלט איתור הבאגים המוגדר כברירת מחדל אינו מצביע ישירות על התקשרויות איטיות, שילובו עם רישום זהיר וכלי פרופילים (כגון cProfile או py-spy) מאפשר לך לצמצם את החלקים האיטיים של הקוד שלך. שקול לרשום חותמות זמן לפני ואחרי פעולות איטיות לכאורה. ניתן להשתמש בכלים כמו cProfile לאחר מכן על קריאות הפונקציה שנרשמו כדי לבודד את צווארי הבקבוק.

3. איתור באגים בביטול משימות

שקול תרחיש שבו משימה מבוטלת באופן בלתי צפוי:

            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
              
            
          

פלט איתור הבאגים יציג את המשימה כמבוטלת:

            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
              
            
          

זה מאשר שהמשימה בוטלה על ידי הקורוטינה main(). הבלוק except asyncio.CancelledError מאפשר ניקוי לפני שהמשימה מסתיימת במלואה, ומונע דליפות משאבים או מצב לא עקבי.

4. טיפול בחריגים בקורוטינות

טיפול נכון בחריגים הוא קריטי בקוד אסינכרוני. שקול את הדוגמה הבאה עם חריגה לא מטופלת:

            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
              
            
          

מצב איתור הבאגים ידווח על חריגה לא מטופלת:

            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
              
            
          

כדי לטפל בחריגה זו, ניתן להשתמש בבלוק 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
              
            
          

כעת, החריגה תיתפס ותטופל בחן.

שיטות עבודה מומלצות לאיתור באגים ב-Asyncio

הנה כמה שיטות עבודה מומלצות לאיתור באגים בקוד asyncio:

• הפעל מצב איתור באגים: הפעל תמיד מצב איתור באגים במהלך פיתוח ובדיקה.
• השתמש ברישום: הוסף רישום מפורט לקורוטינות שלך כדי לעקוב אחר זרימת הביצוע שלהן. השתמש ב-logging.getLogger('asyncio') עבור אירועים ספציפיים ל-asyncio, ורושמי יומן משלך עבור נתונים ספציפיים ליישום.
• טפל בחריגים: יישם טיפול חזק בחריגים כדי למנוע מחריגים לא מטופלים לקרוס את היישום שלך.
• השתמש בקבוצות משימות (Python 3.11+): קבוצות משימות מפשטות את הטיפול בחריגים וביטול בתוך קבוצות של משימות קשורות.
• פרופיל את הקוד שלך: השתמש בכלי פרופילים כדי לזהות צווארי בקבוק בביצועים.
• כתוב בדיקות יחידה: כתוב בדיקות יחידה יסודיות כדי לוודא את ההתנהגות של הקורוטינות שלך.
• השתמש ברמזים לסוג: נצל את רמזי הסוג כדי לתפוס שגיאות הקשורות לסוג בשלב מוקדם.
• שקול להשתמש במאתר באגים: ניתן להשתמש בכלים כגון pdb או מאתרי באגים של IDE כדי לדרוך על קוד asyncio. עם זאת, הם לרוב פחות יעילים ממצב איתור באגים עם רישום זהיר בגלל אופי הביצוע האסינכרוני.

טכניקות איתור באגים מתקדמות

מעבר למצב איתור הבאגים הבסיסי, שקול את הטכניקות המתקדמות הבאות:

1. מדיניות מותאמת אישית של לולאת אירועים

ניתן ליצור מדיניות מותאמת אישית של לולאת אירועים כדי ליירט ולרשום אירועים. זה מאפשר לך לקבל שליטה עוד יותר מפורטת על תהליך איתור הבאגים.

2. שימוש בכלי איתור באגים של צד שלישי

מספר כלי איתור באגים של צד שלישי יכולים לעזור לך לאתר באגים בקוד asyncio, כגון:

• PySnooper: כלי איתור באגים רב עוצמה הרושם אוטומטית את הביצוע של הקוד שלך.
• pdb++: גרסה משופרת של מאתר הבאגים הסטנדרטי pdb עם תכונות משופרות.
• asyncio_inspector: ספריה שתוכננה במיוחד לבדיקת לולאות אירועים של asyncio.

3. תיקון קוף (השתמש בזהירות)

במקרים קיצוניים, ניתן להשתמש בתיקון קוף כדי לשנות את ההתנהגות של פונקציות asyncio למטרות איתור באגים. עם זאת, יש לעשות זאת בזהירות, מכיוון שהדבר עלול להכניס באגים עדינים ולהקשות על תחזוקת הקוד שלך. זה בדרך כלל לא מומלץ אלא אם כן זה הכרחי לחלוטין.

מסקנה

איתור באגים בקוד אסינכרוני יכול להיות מאתגר, אך מצב איתור הבאגים של asyncio מספק כלים ותובנות חשובות כדי לפשט את התהליך. על ידי הפעלת מצב איתור הבאגים, פירוש הפלט וביצוע שיטות עבודה מומלצות, תוכל לזהות ולפתור ביעילות בעיות נפוצות ביישומים האסינכרוניים שלך, מה שיוביל לקוד חזק וביצועי יותר. זכור לשלב מצב איתור באגים עם רישום, פרופילים ובדיקות יסודיות לקבלת התוצאות הטובות ביותר. עם תרגול והכלים הנכונים, אתה יכול לשלוט באומנות איתור הבאגים בקורוטינות asyncio ולבנות יישומים אסינכרוניים ניתנים להרחבה, יעילים ואמינים.