# Depuración y perfilado

Estas bibliotecas le ayudan con el desarrollo de Python: el depurador le permite recorrer paso a paso el código, analizar marcos de pila y establecer puntos de interrupción, etc., y los perfiladores ejecutan código y le proporcionan un desglose detallado de los tiempos de ejecución, lo que le permite identificar cuellos de botella en sus programas. Los eventos de auditoría proporcionan visibilidad de los comportamientos en tiempo de ejecución que, de lo contrario, requerirían depuración o parches intrusivos.

- Tabla de auditoría de eventos
- `bdb` — Framework de depuración
- `faulthandler` — Volcar el rastreo de Python
  - Volcar el rastreo
  - Estado del gestor de fallos
  - Volcar los rastreos después de un tiempo de espera
  - Volcar el rastreo en una señal del usuario
  - Problema con descriptores de archivo
  - Ejemplo
- `pdb` — El Depurador de Python
  - Comandos del depurador
- Los perfiladores de Python
  - Introducción a los perfiladores
  - Manual instantáneo de usuario
  - Referencia del módulo `profile` y `cProfile`
  - La clase `Stats`
  - ¿Qué es el perfil determinista?
  - Limitaciones
  - Calibración
  - Usando un temporizador personalizado
- `timeit` — Mide el tiempo de ejecución de pequeños fragmentos de código
  - Ejemplos básicos
  - Interfaz de Python
  - Interfaz de línea de comandos
  - Ejemplos
- `trace` — Rastrear la ejecución de la declaración de Python
  - Uso de la línea de comandos
    - Opciones principales
    - Modificadores
    - Filtros
  - Interfaz programática
- `tracemalloc`— Rastrea la asignación de memoria
  - Ejemplos
    - Mostrar los 10 principales
    - Calcula las diferencias
    - Consigue el seguimiento del bloque de memoria
    - `Los 10 más bonitos`
      - Graba los tamaños actual y máximo de todos los bloques de memoria rastreados
  - API
    - Funciones
    - Filtro de dominio
    - Filtro
    - Cuadro
    - Captura instantánea
    - Estadística
    - StatisticDiff
    - Rastro
    - Seguimiento