การดีบักโคโรทีน Python: การควบคุมโหมดดีบัก Asyncio อย่างเชี่ยวชาญ

คำเตือนเหล่านี้ช่วยให้คุณระบุและแก้ไขการรั่วไหลของทรัพยากร ซึ่งอาจนำไปสู่การลดลงของประสิทธิภาพและความไม่เสถียรของระบบ

4. การตรวจจับการเรียกกลับที่ช้า

โหมดดีบักสามารถตรวจจับการเรียกกลับที่ใช้เวลานานกว่าเกณฑ์ที่กำหนดในการดำเนินการ สิ่งนี้ช่วยให้คุณระบุปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพ:

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

            

              
                Copy
              
            
          

5. การจัดการข้อยกเว้น

โหมดดีบักให้บริบทเพิ่มเติมแก่ข้อยกเว้นที่เกิดขึ้นภายในโคโรทีน รวมถึงงานและโคโรทีนที่เกิดข้อยกเว้น:

            asyncio | Task exception was never retrieved
future: () done, raised ValueError('Invalid value')>
            

              
                Copy
              
            
          

ผลลัพธ์นี้บ่งชี้ว่า ValueError ถูกยกขึ้นใน Task-1 และไม่ได้จัดการอย่างถูกต้อง

ตัวอย่างการปฏิบัติของการดีบักด้วยโหมดดีบัก Asyncio

ลองดูตัวอย่างการปฏิบัติบางส่วนเกี่ยวกับวิธีใช้โหมดดีบัก asyncio เพื่อวินิจฉัยปัญหาทั่วไป:

1. การตรวจจับซ็อกเก็ตที่ไม่ได้ปิด

พิจารณาโค้ดต่อไปนี้ที่สร้างซ็อกเก็ตแต่ไม่ได้ปิดอย่างถูกต้อง:

            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
              
            
          

เมื่อคุณรันโค้ดนี้โดยเปิดใช้งานโหมดดีบัก คุณจะเห็น ResourceWarning ที่ระบุซ็อกเก็ตที่ไม่ได้ปิด:

            ResourceWarning: unclosed 
            

              
                Copy
              
            
          

ในการแก้ไขปัญหานี้ คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าซ็อกเก็ตถูกปิดอย่างถูกต้อง ตัวอย่างเช่น โดยการเพิ่ม writer.close() ในโคโรทีน handle_client และรอ:

                writer.close()
    await writer.wait_closed()
            

              
                Copy
              
            
          

2. การระบุการเรียกกลับที่ช้า

สมมติว่าคุณมีโคโรทีนที่ดำเนินการช้า:

            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
              
            
          

แม้ว่าผลลัพธ์การดีบักเริ่มต้นจะไม่ระบุการเรียกกลับที่ช้าโดยตรง แต่การรวมเข้ากับการบันทึกอย่างรอบคอบและเครื่องมือสร้างโปรไฟล์ (เช่น cProfile หรือ py-spy) ช่วยให้คุณจำกัดส่วนที่ช้าของโค้ดของคุณได้ ลองพิจารณาการบันทึกการประทับเวลา ก่อนและหลังการดำเนินการที่อาจช้า เครื่องมือเช่น cProfile สามารถใช้กับการเรียกฟังก์ชันที่บันทึกไว้เพื่อแยกปัญหาคอขวดได้

3. การดีบักการยกเลิกงาน

พิจารณาสถานการณ์ที่งานถูกยกเลิกโดยไม่คาดคิด:

            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
              
            
          

ผลลัพธ์การดีบักจะแสดงงานที่ถูกยกเลิก:

            asyncio | execute  started at example.py:16>
Working...
Working...
Working...
Working...
asyncio | Task-1: cancelling
Worker cancelled
asyncio | Task-1: cancelled by  result=None>
Task cancelled in main
            

              
                Copy
              
            
          

สิ่งนี้ยืนยันว่างานถูกยกเลิกโดยโคโรทีน main() บล็อก except asyncio.CancelledError อนุญาตให้ทำความสะอาดก่อนที่งานจะสิ้นสุดอย่างสมบูรณ์ ป้องกันการรั่วไหลของทรัพยากรหรือสถานะที่ไม่สอดคล้องกัน

4. การจัดการข้อยกเว้นในโคโรทีน

การจัดการข้อยกเว้นที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญในโค้ดแบบอะซิงโครนัส พิจารณาตัวอย่างต่อไปนี้ที่มีข้อยกเว้นที่ไม่ได้รับการจัดการ:

            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
              
            
          

โหมดดีบักจะรายงานข้อยกเว้นที่ไม่ได้รับการจัดการ:

            asyncio | Task exception was never retrieved
future:  result=None, exception=ZeroDivisionError('division by zero')>
            

              
                Copy
              
            
          

ในการจัดการข้อยกเว้นนี้ คุณสามารถใช้บล็อก 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
              
            
          

ตอนนี้ ข้อยกเว้นจะถูกจับและจัดการอย่างสง่างาม

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการดีบัก Asyncio

นี่คือแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการดีบักโค้ด asyncio:

• เปิดใช้งานโหมดดีบัก: เปิดใช้งานโหมดดีบักเสมอระหว่างการพัฒนาและการทดสอบ
• ใช้การบันทึก: เพิ่มการบันทึกโดยละเอียดในโคโรทีนของคุณเพื่อติดตามการไหลของการดำเนินการ ใช้ logging.getLogger('asyncio') สำหรับเหตุการณ์เฉพาะ asyncio และตัวบันทึกของคุณเองสำหรับข้อมูลเฉพาะของแอปพลิเคชัน
• จัดการข้อยกเว้น: ใช้การจัดการข้อยกเว้นที่แข็งแกร่งเพื่อป้องกันไม่ให้ข้อยกเว้นที่ไม่ได้รับการจัดการทำให้แอปพลิเคชันของคุณล่ม
• ใช้กลุ่มงาน (Python 3.11+): กลุ่มงานช่วยลดความซับซ้อนในการจัดการข้อยกเว้นและการยกเลิกภายในกลุ่มงานที่เกี่ยวข้อง
• สร้างโปรไฟล์โค้ดของคุณ: ใช้เครื่องมือสร้างโปรไฟล์เพื่อระบุปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพ
• เขียน Unit Test: เขียน Unit Test อย่างละเอียดเพื่อตรวจสอบพฤติกรรมของโคโรทีนของคุณ
• ใช้ Type Hints: ใช้ประโยชน์จาก Type Hints เพื่อตรวจจับข้อผิดพลาดที่เกี่ยวข้องกับประเภทตั้งแต่เนิ่นๆ
• พิจารณาใช้ Debugger: เครื่องมือเช่น `pdb` หรือ IDE Debugger สามารถใช้เพื่อก้าวผ่านโค้ด asyncio ได้ อย่างไรก็ตาม มักจะมีประสิทธิภาพน้อยกว่าโหมดดีบักที่มีการบันทึกอย่างระมัดระวังเนื่องจากลักษณะของการดำเนินการแบบอะซิงโครนัส

เทคนิคการดีบักขั้นสูง

นอกเหนือจากโหมดดีบักพื้นฐานแล้ว ให้พิจารณาเทคนิคขั้นสูงเหล่านี้:

1. นโยบายลูปเหตุการณ์แบบกำหนดเอง

คุณสามารถสร้างนโยบายลูปเหตุการณ์แบบกำหนดเองเพื่อสกัดกั้นและบันทึกเหตุการณ์ สิ่งนี้ช่วยให้คุณควบคุมกระบวนการดีบักได้อย่างละเอียดยิ่งขึ้น

2. การใช้เครื่องมือดีบักของบุคคลที่สาม

เครื่องมือดีบักของบุคคลที่สามหลายอย่างสามารถช่วยคุณดีบักโค้ด asyncio เช่น:

• PySnooper: เครื่องมือดีบักที่ทรงพลังที่บันทึกการดำเนินการของโค้ดของคุณโดยอัตโนมัติ
• pdb++: เวอร์ชันที่ปรับปรุงของ Debugger pdb มาตรฐานพร้อมคุณสมบัติขั้นสูง
• asyncio_inspector: ไลบรารีที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการตรวจสอบลูปเหตุการณ์ asyncio

3. Monkey Patching (ใช้ด้วยความระมัดระวัง)

ในกรณีที่รุนแรง คุณสามารถใช้ Monkey Patching เพื่อแก้ไขพฤติกรรมของฟังก์ชัน asyncio เพื่อจุดประสงค์ในการดีบัก อย่างไรก็ตาม ควรทำด้วยความระมัดระวัง เนื่องจากอาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดเล็กน้อยและทำให้โค้ดของคุณบำรุงรักษายากขึ้น โดยทั่วไปจะไม่แนะนำ เว้นแต่จำเป็นอย่างยิ่ง

สรุป

การดีบักโค้ดแบบอะซิงโครนัสอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย แต่โหมดดีบัก asyncio มีเครื่องมือและข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการ ด้วยการเปิดใช้งานโหมดดีบัก การตีความผลลัพธ์ และการปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด คุณสามารถระบุและแก้ไขปัญหาทั่วไปในแอปพลิเคชันแบบอะซิงโครนัสของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งนำไปสู่โค้ดที่มีประสิทธิภาพและแข็งแกร่งยิ่งขึ้น อย่าลืมรวมโหมดดีบักเข้ากับการบันทึก การสร้างโปรไฟล์ และการทดสอบอย่างละเอียดเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ด้วยการฝึกฝนและเครื่องมือที่เหมาะสม คุณสามารถเชี่ยวชาญศิลปะการดีบักโคโรทีน asyncio และสร้างแอปพลิเคชันแบบอะซิงโครนัสที่ปรับขนาดได้ มีประสิทธิภาพ และเชื่อถือได้