Python Korutinfeilsøking: Mestre Asyncio-feilsøkingsmodus

Asynkron programmering med asyncio i Python tilbyr betydelige ytelsesfordeler, spesielt for I/O-bundne operasjoner. Imidlertid kan feilsøking av asynkron kode være utfordrende på grunn av dens ikke-lineære utførelsesflyt. Python tilbyr en innebygd feilsøkingsmodus for asyncio som i stor grad kan forenkle feilsøkingsprosessen. Denne veiledningen vil utforske hvordan du bruker asyncio-feilsøkingsmodus effektivt for å identifisere og løse vanlige problemer i dine asynkrone applikasjoner.

Forstå utfordringene ved asynkron programmering

Før du dykker ned i feilsøkingsmodusen, er det viktig å forstå de vanlige utfordringene ved feilsøking av asynkron kode:

• Ikke-lineær utførelse: Asynkron kode utføres ikke sekvensielt. Korutiner gir kontroll tilbake til hendelsesløkken, noe som gjør det vanskelig å spore utførelsesbanen.
• Kontekstbytte: Hyppig kontekstbytte mellom oppgaver kan skjule kilden til feil.
• Feilpropgagering: Feil i en korutin er kanskje ikke umiddelbart synlige i den kallende korutinen, noe som gjør det vanskelig å finne årsaken.
• Kappløpssituasjoner: Delte ressurser som brukes av flere korutiner samtidig kan føre til kappløpssituasjoner, noe som resulterer i uforutsigbar oppførsel.
• Deadlocks: Korutiner som venter på hverandre på ubestemt tid kan forårsake deadlocks, og stoppe applikasjonen.

Introduserer Asyncio-feilsøkingsmodus

asyncio-feilsøkingsmodus gir verdifull innsikt i utførelsen av din asynkrone kode. Den tilbyr følgende funksjoner:

• Detaljert logging: Logger forskjellige hendelser relatert til korutinopprettelse, utførelse, kansellering og unntakshåndtering.
• Ressursadvarsler: Oppdager ulukkede sockets, ulukkede filer og andre ressurslekkasjer.
• Treg callback-deteksjon: Identifiserer callbacks som tar lengre tid enn en spesifisert terskel for å utføre, noe som indikerer potensielle ytelsesflaskehalser.
• Oppgavekansellering-sporing: Gir informasjon om oppgavekansellering, og hjelper deg med å forstå hvorfor oppgaver blir kansellert og om de håndteres riktig.
• Unntakskontekst: Tilbyr mer kontekst til unntak som oppstår i korutiner, noe som gjør det lettere å spore feilen tilbake til kilden.

Aktivere Asyncio-feilsøkingsmodus

Du kan aktivere asyncio-feilsøkingsmodus på flere måter:

1. Bruke miljøvariabelen PYTHONASYNCIODEBUG

Den enkleste måten å aktivere feilsøkingsmodus er å sette miljøvariabelen PYTHONASYNCIODEBUG til 1 før du kjører Python-skriptet ditt:

            export PYTHONASYNCIODEBUG=1
python your_script.py
            

              
                Copy
              
            
          

Dette vil aktivere feilsøkingsmodus for hele skriptet.

2. Sette feilsøkingsflagget i asyncio.run()

Hvis du bruker asyncio.run() for å starte hendelsesløkken din, kan du sende argumentet debug=True:

            import asyncio

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

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

              
                Copy
              
            
          

3. Bruke loop.set_debug()

Du kan også aktivere feilsøkingsmodus ved å hente hendelsesløkkeinstansen og kalle 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
              
            
          

Tolke feilsøkingsutdata

Når feilsøkingsmodus er aktivert, vil asyncio generere detaljerte loggmeldinger. Disse meldingene gir verdifull informasjon om utførelsen av korutinene dine. Her er noen vanlige typer feilsøkingsutdata og hvordan du tolker dem:

1. Korutinopprettelse og -utførelse

Feilsøkingsmodus logger når korutiner opprettes og startes. Dette hjelper deg med å spore livssyklusen til korutinene dine:

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

              
                Copy
              
            
          

Denne utdataen viser at en oppgave kalt Task-1 ble opprettet på linje 7 i example.py og kjører for øyeblikket korutinen a() definert på linje 3.

2. Oppgavekansellering

Når en oppgave kanselleres, logger feilsøkingsmodus kanselleringshendelsen og årsaken til kanselleringen:

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

              
                Copy
              
            
          

Dette indikerer at Task-1 ble kansellert av Task-2. Å forstå oppgavekansellering er avgjørende for å forhindre uventet oppførsel.

3. Ressursadvarsler

Feilsøkingsmodus advarer om ulukkede ressurser, som sockets og filer:

            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
              
            
          

Disse advarslene hjelper deg med å identifisere og fikse ressurslekkasjer, som kan føre til ytelsesforringelse og systemustabilitet.

4. Treg callback-deteksjon

Feilsøkingsmodus kan oppdage callbacks som tar lengre tid enn en spesifisert terskel for å utføre. Dette hjelper deg med å identifisere ytelsesflaskehalser:

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

            

              
                Copy
              
            
          

5. Unntakshåndtering

Feilsøkingsmodus gir mer kontekst til unntak som oppstår i korutiner, inkludert oppgaven og korutinen der unntaket oppstod:

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

              
                Copy
              
            
          

Denne utdataen indikerer at en ValueError ble utløst i Task-1 og ikke ble håndtert riktig.

Praktiske eksempler på feilsøking med Asyncio-feilsøkingsmodus

La oss se på noen praktiske eksempler på hvordan du bruker asyncio-feilsøkingsmodus for å diagnostisere vanlige problemer:

1. Oppdage ulukkede sockets

Vurder følgende kode som oppretter en socket, men ikke lukker den ordentlig:

            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
              
            
          

Når du kjører denne koden med feilsøkingsmodus aktivert, vil du se en ResourceWarning som indikerer en ulukket socket:

            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
              
            
          

For å fikse dette, må du sørge for at socketen lukkes ordentlig, for eksempel ved å legge til writer.close() i handle_client-korutinen og vente på den:

                writer.close()
    await writer.wait_closed()
            

              
                Copy
              
            
          

2. Identifisere trege callbacks

Anta at du har en korutin som utfører en treg operasjon:

            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
              
            
          

Selv om standard feilsøkingsutdata ikke direkte peker ut trege callbacks, kan det å kombinere det med nøye logging og profileringsverktøy (som cProfile eller py-spy) tillate deg å snevre inn de trege delene av koden din. Vurder å logge tidsstempler før og etter potensielt trege operasjoner. Verktøy som cProfile kan deretter brukes på de loggede funksjonskallene for å isolere flaskehalsene.

3. Feilsøke oppgavekansellering

Vurder et scenario der en oppgave uventet kanselleres:

            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
              
            
          

Feilsøkingsutdataen vil vise at oppgaven blir kansellert:

            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
              
            
          

Dette bekrefter at oppgaven ble kansellert av main()-korutinen. except asyncio.CancelledError-blokken tillater opprydding før oppgaven er fullstendig avsluttet, og forhindrer ressurslekkasjer eller inkonsekvent tilstand.

4. Håndtere unntak i korutiner

Riktig unntakshåndtering er avgjørende i asynkron kode. Vurder følgende eksempel med et uhåndtert unntak:

            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
              
            
          

Feilsøkingsmodus vil rapportere et uhåndtert unntak:

            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
              
            
          

For å håndtere dette unntaket, kan du bruke en try...except-blokk:

            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
              
            
          

Nå vil unntaket bli fanget og håndtert på en elegant måte.

Beste praksis for Asyncio-feilsøking

Her er noen beste fremgangsmåter for feilsøking av asyncio-kode:

• Aktiver feilsøkingsmodus: Aktiver alltid feilsøkingsmodus under utvikling og testing.
• Bruk logging: Legg til detaljert logging til korutinene dine for å spore utførelsesflyten deres. Bruk logging.getLogger('asyncio') for asyncio-spesifikke hendelser, og dine egne loggere for applikasjonsspesifikke data.
• Håndter unntak: Implementer robust unntakshåndtering for å forhindre at uhåndterte unntak krasjer applikasjonen din.
• Bruk oppgavegrupper (Python 3.11+): Oppgavegrupper forenkler unntakshåndtering og kansellering i grupper av relaterte oppgaver.
• Profiler koden din: Bruk profileringsverktøy for å identifisere ytelsesflaskehalser.
• Skriv enhetstester: Skriv grundige enhetstester for å verifisere oppførselen til korutinene dine.
• Bruk typehint: Bruk typehints for å fange opp typerelaterte feil tidlig.
• Vurder å bruke en debugger: Verktøy som `pdb` eller IDE-debuggere kan brukes til å gå gjennom asyncio-kode. De er imidlertid ofte mindre effektive enn feilsøkingsmodus med nøye logging på grunn av arten av asynkron utførelse.

Avanserte feilsøkingsteknikker

Utover den grunnleggende feilsøkingsmodusen, bør du vurdere disse avanserte teknikkene:

1. Egendefinerte hendelsesløkkepolicyer

Du kan opprette egendefinerte hendelsesløkkepolicyer for å fange opp og logge hendelser. Dette gir deg enda mer finkornet kontroll over feilsøkingsprosessen.

2. Bruke tredjeparts feilsøkingsverktøy

Flere tredjeparts feilsøkingsverktøy kan hjelpe deg med å feilsøke asyncio-kode, for eksempel:

• PySnooper: Et kraftig feilsøkingsverktøy som automatisk logger utførelsen av koden din.
• pdb++: En forbedret versjon av standard pdb-debugger med forbedrede funksjoner.
• asyncio_inspector: Et bibliotek spesielt utviklet for å inspisere asyncio-hendelsesløkker.

3. Monkey patching (bruk med forsiktighet)

I ekstreme tilfeller kan du bruke monkey patching til å endre oppførselen til asyncio-funksjoner for feilsøkingsformål. Dette bør imidlertid gjøres med forsiktighet, da det kan introdusere subtile feil og gjøre koden din vanskeligere å vedlikeholde. Dette frarådes generelt med mindre det er absolutt nødvendig.

Konklusjon

Feilsøking av asynkron kode kan være utfordrende, men asyncio-feilsøkingsmodus gir verdifulle verktøy og innsikt for å forenkle prosessen. Ved å aktivere feilsøkingsmodus, tolke utdataene og følge beste praksis, kan du effektivt identifisere og løse vanlige problemer i dine asynkrone applikasjoner, noe som fører til mer robust og ytelsesdyktig kode. Husk å kombinere feilsøkingsmodus med logging, profilering og grundig testing for de beste resultatene. Med øvelse og de riktige verktøyene kan du mestre kunsten å feilsøke asyncio-korutiner og bygge skalerbare, effektive og pålitelige asynkrone applikasjoner.