# 调试和分析

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。

- 审计事件表
- `bdb` --- Debugger framework
- `faulthandler` —— 转储 Python 的跟踪信息
  - 转储跟踪信息
  - 错误处理程序的状态
  - 一定时间后转储跟踪数据。
  - 转储用户信号的跟踪信息。
  - 文件描述符相关话题
  - 示例
- `pdb` --- Python 的调试器
  - 调试器命令
- 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` --- 跟踪Python语句执行
  - 命令行用法
    - 主要的可选参数
    - 修饰器
    - 过滤器
  - 编程接口
- `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
      - Record the current and peak size of all traced memory blocks
  - API
    - 函数
    - 域过滤器
    - 过滤器
    - Frame
    - 快照
    - 统计
    - StatisticDiff
    - 跟踪
    - 回溯