调试和分析
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这些库可以帮助你进行 Python 开发：调试器使你能够逐步执行代码，分析堆栈
帧并设置中断点等等，性能分析器可以运行代码并为你提供执行时间的详细数据
，使你能够找出你的程序中的瓶颈。 审计事件提供运行时行为的可见性，如果
没有此工具则需要进行侵入式调试或修补。

* 审核事件表

* "bdb" --- Debugger framework

* "faulthandler" --- Dump the Python traceback

  * Dumping the traceback

  * Fault handler state

  * Dumping the tracebacks after a timeout

  * Dumping the traceback on a user signal

  * Issue with file descriptors

  * 示例

* "pdb" --- Python的调试器

  * Debugger Commands

* Python Profilers 分析器

  * profile分析器简介

  * 实时用户手册

  * "profile" 和 "cProfile" 模块参考

  * "Stats" 类

  * 什么是确定性性能分析？

  * 局限性

  * 准确估量

  * 使用自定义计时器

* "timeit" --- 测量小代码片段的执行时间

  * 基本示例

  * Python 接口

  * 命令行界面

  * 示例

* "trace" --- Trace or track Python statement execution

  * Command-Line Usage

    * Main options

    * Modifiers

    * Filters

  * Programmatic Interface

* "tracemalloc" --- 跟踪内存分配

  * 示例

    * 显示前10项

    * 计算差异

    * Get the traceback of a memory block

    * Pretty top

  * API

    * 函数

    * 域过滤器

    * 过滤器

    * Frame

    * 快照

    * 统计

    * StatisticDiff

    * 跟踪

    * 回溯
