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本文轉(zhuǎn)自機器之心，禁止二次轉(zhuǎn)載 對于一些剛?cè)腴T Python 的朋友來說，代碼稍微復雜些就難以搞懂代碼內(nèi)部到底是怎么運行的了，而且有時一運行就報錯，難以一下發(fā)現(xiàn)錯誤，只會用 Print 去慢慢找異常的地方，效率很低下。 所以對程序進行監(jiān)控和調(diào)試很重要。今天就給大家分享一個由國外大神制作的 Python 神工具，可以實時動態(tài)地監(jiān)控 Python 程序的運行情況，逐行追蹤代碼的運行時間，整個過程是可視化的，這就很贊了啊，能一清二楚地了解程序運行情況，有異常時也能快速找到，節(jié)省大量時間。 項目地址：https://github.com/alexmojaki/heartrateHeartate——如監(jiān)測心率般追蹤程序運行這個工具庫叫 Heartrate ，可以實時可視化 Python 程序的執(zhí)行過程。監(jiān)控運行中的 Python 程序如圖：
如圖所示，左側(cè)數(shù)字表示每行代碼被觸發(fā)的次數(shù)。長方框表示最近被觸發(fā)的代碼行——方框越長表示觸發(fā)次數(shù)越多，顏色越淺表示最近被觸發(fā)次數(shù)越多。雖然追蹤每行代碼的觸發(fā)次數(shù)是一個方法，但是要是能計算每次觸發(fā)代碼的執(zhí)行時間就好了。這樣能夠更好地說明哪行代碼是效率瓶頸。by 思 得益于 executing (https://github.com/alexmojaki/executing) 庫，當前被執(zhí)行的調(diào)用以高亮顯示。
在文件視圖中，堆棧追蹤位于底部。而在堆棧追蹤中，用戶可以點擊正在追蹤文件的堆棧條目，從而在該代碼行打開文件的可視化圖。trace 只追蹤調(diào)用它的線程。若要追蹤多線程，用戶必須在每個線程都予以調(diào)用，并且每次的端口也不同。files 確定了除調(diào)用的 trace 之外其他需要追蹤的文件。files 必須是可調(diào)用的，并接受一個參數(shù)：文件路徑，同時如果應該追蹤該文件，則需要返回 True。為方便起見，這位開發(fā)者提供了以下函數(shù)：默認情況下追蹤包含注釋 # heartrate 的文件（空格可選）。如果用戶要追蹤多個文件，則可通過以下兩種方式得到它們的可視化頁面：host：服務器的 HTTP host。若要運行可從任何地方訪問的遠程服務器，使用'0.0.0.0'。默認為'127.0.0.1'。port：服務器的 HTTP 端口。默認為 9999。browser：若為 True，則自動打開顯示文件（trace 被調(diào)用）可視化圖的瀏覽器標簽。默認為 False。pip install --user heartrate
除了上面這個外，還有一個可以可視化代碼執(zhí)行過程的網(wǎng)站，名為 Pythontutor。和本文的 Heartrate 不同，該網(wǎng)站更多的是可視化數(shù)據(jù)在程序中的變化過程。
用戶還可以在網(wǎng)站上編輯修改代碼，觀察運行過程中數(shù)據(jù)的變化。同時該網(wǎng)站還有 Java 等其他語言的版本。網(wǎng)站地址：http://www. (http://www./)參考鏈接：https://github.com/alexmojaki/heartrate
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