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。

* 审计事件表

* "bdb" --- 调试器框架

* "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

  * 基礎範例

  * Python 接口

  * 命令執行列介面

  * 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

    * 获取一个内存块的溯源

    * 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
