你好，我是景霄。

在实际生产环境中，对代码进行调试和性能分析，是一个永远都逃不开的话题。调试和性能分析的主要场景，通常有这么三个：

• 一是代码本身有问题，需要我们找到root cause并修复；
• 二是代码效率有问题，比如过度浪费资源，增加latency，因此需要我们debug；
• 三是在开发新的feature时，一般都需要测试。

在遇到这些场景时，究竟应该使用哪些工具，如何正确的使用这些工具，应该遵循什么样的步骤等等，就是这节课我们要讨论的话题。

用pdb进行代码调试

pdb的必要性

首先，我们来看代码的调试。也许不少人会有疑问：代码调试？说白了不就是在程序中使用print()语句吗？

没错，在程序中相应的地方打印，的确是调试程序的一个常用手段，但这只适用于小型程序。因为你每次都得重新运行整个程序，或是一个完整的功能模块，才能看到打印出来的变量值。如果程序不大，每次运行都非常快，那么使用print()，的确是很方便的。

但是，如果我们面对的是大型程序，运行一次的调试成本很高。特别是对于一些tricky的例子来说，它们通常需要反复运行调试、追溯上下文代码，才能找到错误根源。这种情况下，仅仅依赖打印的效率自然就很低了。

我们可以想象下面这个场景。比如你最常使用的极客时间App，最近出现了一个bug，部分用户无法登陆。于是，后端工程师们开始debug。

他们怀疑错误的代码逻辑在某几个函数中，如果使用print()语句debug，很可能出现的场景是，工程师们在他们认为的10个最可能出现bug的地方，都使用print()语句，然后运行整个功能块代码（从启动到运行花了5min），看打印出来的结果值，是不是和预期相符。

如果结果值和预期相符，并能直接找到错误根源，显然是最好的。但实际情况往往是，

• 要么与预期并不相符，需要重复以上步骤，继续debug；
• 要么虽说与预期相符，但前面的操作只是缩小了错误代码的范围，所以仍得继续添加print()语句，再一次运行相应的代码模块（又要5min），进行debug。

你可以看到，这样的效率就很低下了。哪怕只是遇到稍微复杂一点的case，两、三个工程师一下午的时间可能就没了。

可能又有人会说，现在很多的IDE不都有内置的debug工具吗？

这话说的也没错。比如我们常用的Pycharm，可以很方便地在程序中设置断点。这样程序只要运行到断点处，便会自动停下，你就可以轻松查看环境中各个变量的值，并且可以执行相应的语句，大大提高了调试的效率。

看到这里，你不禁会问，既然问题都解决了，那为什么还要学习pdb呢？其实在很多大公司，产品的创造与迭代，往往需要很多编程语言的支持；并且，公司内部也会开发很多自己的接口，尝试把尽可能多的语言给结合起来。

这就使得，很多情况下，单一语言的IDE，对混合代码并不支持UI形式的断点调试功能，或是只对某些功能模块支持。另外，考虑到不少代码已经挪到了类似Jupyter的Notebook中，往往就要求开发者使用命令行的形式，来对代码进行调试。

而Python的pdb，正是其自带的一个调试库。它为Python程序提供了交互式的源代码调试功能，是命令行版本的IDE断点调试器，完美地解决了我们刚刚讨论的这个问题。

如何使用pdb

了解了pdb的重要性与必要性后，接下来，我们就一起来看看，pdb在Python中到底应该如何使用。

首先，要启动pdb调试，我们只需要在程序中，加入“import pdb”和“pdb.set_trace()”这两行代码就行了，比如下面这个简单的例子：

a = 1
b = 2
import pdb
pdb.set_trace()
c = 3
print(a + b + c)

当我们运行这个程序时时，它的输出界面是下面这样的，表示程序已经运行到了“pdb.set_trace()”这行，并且暂停了下来，等待用户输入。

> /Users/jingxiao/test.py(5)<module>()
-> c = 3

这时，我们就可以执行，在IDE断点调试器中可以执行的一切操作，比如打印，语法是"p <expression>"：

(pdb) p a
1
(pdb) p b
2

你可以看到，我打印的是a和b的值，分别为1和2，与预期相符。为什么不打印c呢？显然，打印c会抛出异常，因为程序目前只运行了前面几行，此时的变量c还没有被定义：

(pdb) p c
*** NameError: name 'c' is not defined

除了打印，常见的操作还有“n”，表示继续执行代码到下一行，用法如下：

(pdb) n
-> print(a + b + c)

而命令”l“，则表示列举出当前代码行上下的11行源代码，方便开发者熟悉当前断点周围的代码状态：

(pdb) l
  1  	a = 1
  2  	b = 2
  3  	import pdb
  4  	pdb.set_trace()
  5  ->	c = 3
  6  	print(a + b + c)

命令“s“，就是 step into 的意思，即进入相对应的代码内部。这时，命令行中会显示”--Call--“的字样，当你执行完内部的代码块后，命令行中则会出现”--Return--“的字样。

我们来看下面这个例子：

def func():
    print('enter func()')

a = 1
b = 2
import pdb
pdb.set_trace()
func()
c = 3
print(a + b + c)

# pdb
> /Users/jingxiao/test.py(9)<module>()
-> func()
(pdb) s
--Call--
> /Users/jingxiao/test.py(1)func()
-> def func():
(Pdb) l
  1  ->	def func():
  2  		print('enter func()')
  3
  4
  5  	a = 1
  6  	b = 2
  7  	import pdb
  8  	pdb.set_trace()
  9  	func()
 10  	c = 3
 11  	print(a + b + c)

(Pdb) n
> /Users/jingxiao/test.py(2)func()
-> print('enter func()')
(Pdb) n
enter func()
--Return--
> /Users/jingxiao/test.py(2)func()->None
-> print('enter func()')

(Pdb) n
> /Users/jingxiao/test.py(10)<module>()
-> c = 3

这里，我们使用命令”s“进入了函数func()的内部，显示”--Call--“；而当我们执行完函数func()内部语句并跳出后，显示”--Return--“。

另外，

• 与之相对应的命令”r“，表示step out，即继续执行，直到当前的函数完成返回。
• 命令”b [ ([filename:]lineno | function) [, condition] ]“可以用来设置断点。比方说，我想要在代码中的第10行，再加一个断点，那么在pdb模式下输入”b 11“即可。
• 而”c“则表示一直执行程序，直到遇到下一个断点。

当然，除了这些常用命令，还有许多其他的命令可以使用，这里我就不在一一赘述了。你可以参考对应的官方文档（https://docs.python.org/3/library/pdb.html#module-pdb），来熟悉这些用法。

用cProfile进行性能分析

关于调试的内容，我主要先讲这么多。事实上，除了要对程序进行调试，性能分析也是每个开发者的必备技能。

日常工作中，我们常常会遇到这样的问题：在线上，我发现产品的某个功能模块效率低下，延迟（latency）高，占用的资源多，但却不知道是哪里出了问题。

这时，对代码进行profile就显得异常重要了。

这里所谓的profile，是指对代码的每个部分进行动态的分析，比如准确计算出每个模块消耗的时间等。这样你就可以知道程序的瓶颈所在，从而对其进行修正或优化。当然，这并不需要你花费特别大的力气，在Python中，这些需求用cProfile就可以实现。

举个例子，比如我想计算斐波拉契数列，运用递归思想，我们很容易就能写出下面这样的代码：

def fib(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)

def fib_seq(n):
    res = []
    if n > 0:
        res.extend(fib_seq(n-1))
    res.append(fib(n))
    return res

fib_seq(30)

接下来，我想要测试一下这段代码总的效率以及各个部分的效率。那么，我就只需在开头导入cProfile这个模块，并且在最后运行cProfile.run()就可以了：

import cProfile
# def fib(n)
# def fib_seq(n):
cProfile.run('fib_seq(30)')

或者更简单一些，直接在运行脚本的命令中，加入选项“-m cProfile”也很方便：

python3 -m cProfile xxx.py

运行完毕后，我们可以看到下面这个输出界面：

这里有一些参数你可能比较陌生，我来简单介绍一下：

• ncalls，是指相应代码/函数被调用的次数；
• tottime，是指对应代码/函数总共执行所需要的时间（注意，并不包括它调用的其他代码/函数的执行时间）；
• tottime percall，就是上述两者相除的结果，也就是tottime / ncalls；
• cumtime，则是指对应代码/函数总共执行所需要的时间，这里包括了它调用的其他代码/函数的执行时间；
• cumtime percall，则是cumtime和ncalls相除的平均结果。

了解这些参数后，再来看这张图。我们可以清晰地看到，这段程序执行效率的瓶颈，在于第二行的函数fib()，它被调用了700多万次。

有没有什么办法可以提高改进呢？答案是肯定的。通过观察，我们发现，程序中有很多对fib()的调用，其实是重复的，那我们就可以用字典来保存计算过的结果，防止重复。改进后的代码如下所示：

def memoize(f):
    memo = {}
    def helper(x):
        if x not in memo:            
            memo[x] = f(x)
        return memo[x]
    return helper

@memoize
def fib(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)


def fib_seq(n):
    res = []
    if n > 0:
        res.extend(fib_seq(n-1))
    res.append(fib(n))
    return res

fib_seq(30)

这时，我们再对其进行profile，你就会得到新的输出结果，很明显，效率得到了极大的提高。

这个简单的例子，便是cProfile的基本用法，也是我今天想讲的重点。当然，cProfile还有很多其他功能，还可以结合stats类来使用，你可以阅读相应的 官方文档 来了解。

总结

这节课，我们一起学习了Python中常用的调试工具pdb，和经典的性能分析工具cProfile。pdb为Python程序提供了一种通用的、交互式的高效率调试方案；而cProfile则是为开发者提供了每个代码块执行效率的详细分析，有助于我们对程序的优化与提高。

关于它们的更多用法，你可以通过它们的官方文档进行实践，都不太难，熟能生巧。

思考题

最后，留一个开放性的交流问题。你在平时的工作中，常用的调试和性能分析工具是什么呢？有发现什么独到的使用技巧吗？你曾用到过pdb、cProfile或是其他相似的工具吗？

欢迎在下方留言与我讨论，也欢迎你把这篇文章分享出去。我们一起交流，一起进步。