python列印調用棧
❶ python堆和棧的區別有哪些
堆（Heap）與棧（Stack）是開發人員必須面對的兩個概念，在理解這兩個概念時，需要放到具體的場景下，因為不同場景下，堆與棧代表不同的含義。一般情況下，有兩層含義：
（1）程序內存布局場景下，堆與棧表示的是兩種內存管理方式；
（2）數據結構場景下，堆與棧表示兩種常用的數據結構。
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堆與棧實際上是操作系統對進程佔用的內存空間的兩種管理方式，主要有如下幾種區別：
（1）管理方式不同。棧由操作系統自動分配釋放，無需我們手動控制；堆的申請和釋放工作由程序員控制，容易產生內存泄漏；
（2）空間大小不同。每個進程擁有的棧的大小要遠遠小於堆的大小。理論上，程序員可申請的堆大小為虛擬內存的大小，進程棧的大小 64bits 的 Windows 默認 1MB，64bits 的 Linux 默認 10MB；
（3）生長方向不同。堆的生長方向向上，內存地址由低到高；棧的生長方向向下，內存地址由高到低。
（4）分配方式不同。堆都是動態分配的，沒有靜態分配的堆。棧有2種分配方式：靜態分配和動態分配。靜態分配是由操作系統完成的，比如局部變數的分配。動態分配由alloca函數進行分配，但是棧的動態分配和堆是不同的，他的動態分配是由操作系統進行釋放，無需我們手工實現。
（5）分配效率不同。棧由操作系統自動分配，會在硬體層級對棧提供支持：分配專門的寄存器存放棧的地址，壓棧出棧都有專門的指令執行，這就決定了棧的效率比較高。堆則是由C/C++提供的庫函數或運算符來完成申請與管理，實現機制較為復雜，頻繁的內存申請容易產生內存碎片。顯然，堆的效率比棧要低得多。
（6）存放內容不同。棧存放的內容，函數返回地址、相關參數、局部變數和寄存器內容等。當主函數調用另外一個函數的時候，要對當前函數執行斷點進行保存，需要使用棧來實現，首先入棧的是主函數下一條語句的地址，即擴展指針寄存器的內容（EIP），然後是當前棧幀的底部地址，即擴展基址指針寄存器內容（EBP），再然後是被調函數的實參等，一般情況下是按照從右向左的順序入棧，之後是被調函數的局部變數，注意靜態變數是存放在數據段或者BSS段，是不入棧的。出棧的順序正好相反，最終棧頂指向主函數下一條語句的地址，主程序又從該地址開始執行。堆，一般情況堆頂使用一個位元組的空間來存放堆的大小，而堆中具體存放內容是由程序員來填充的。
從以上可以看到，堆和棧相比，由於大量malloc()/free()或new/delete的使用，容易造成大量的內存碎片，並且可能引發用戶態和核心態的切換，效率較低。棧相比於堆，在程序中應用較為廣泛，最常見的是函數的調用過程由棧來實現，函數返回地址、EBP、實參和局部變數都採用棧的方式存放。雖然棧有眾多的好處，但是由於和堆相比不是那麼靈活，有時候分配大量的內存空間，主要還是用堆。
無論是堆還是棧，在內存使用時都要防止非法越界，越界導致的非法內存訪問可能會摧毀程序的堆、棧數據，輕則導致程序運行處於不確定狀態，獲取不到預期結果，重則導致程序異常崩潰，這些都是我們編程時與內存打交道時應該注意的問題。
❷ python中有沒有像java中的jstack命令
沒有像jstack那麼方便直接用的東西，一般來說有幾個方案：
IDE: 用諸如 PyCharm, Eclpise with Pydev 的工具調試，覺得掛起的時候暫停並檢查各個調用棧。
GDB: 優點是可以調試到native extension，缺點也很明顯，需要在編譯Python的時候加上Debug Symbols，默認這個是沒有的。簡單的說就是功能強大但是配得麻煩。
pdb：適合下斷點...
pudb: 改下代碼，在程序入口import pudb; pudb.set_interrupt_handler()，在運行的時候就可以Ctrl-C進入到互動式調試環境，易用性還好吧。
擼一個singal handler用於列印所有棧信息，參考 celery 實現的 install_cry_handler，或者看看 signalhandler，這個在 Python 3.3 自帶了。
❸ python 捕獲異常時 怎麼調用棧信息
你可以用斷點來看是哪裡出的問題 一般都是這么做的吧 用F9添加斷點到你想要調試的問題 然後用F10調試來查看信息
❹ 用Python 列印函數的定義和調用,求1到任意數字之間能被7整除但不能同時被5整
# -*- coding: utf-8 -*-
def print_num(max):
for i in range(max):
if i % 7 == 0 and i % 5 != 0:
print(i)
print_num(100)
❺ 我執行一段python腳本報錯了，怎麼解決
在程序運行的過程中，如果發生了錯誤，可以事先約定返回一個錯誤代碼，這樣，就可以知道是否有錯，以及出錯的原因。在操作系統提供的調用中，返回錯誤碼非常常見。比如打開文件的函數open()，成功時返迴文件描述符（就是一個整數），出錯時返回-1。
用錯誤碼來表示是否出錯十分不便，因為函數本身應該返回的正常結果和錯誤碼混在一起，造成調用者必須用大量的代碼來判斷是否出錯：
復制代碼代碼如下:
def foo():
r = some_function()
if r==(-1):
return (-1)
# do something
return r
def bar():
r = foo()
if r==(-1):
print 'Error'
else:
pass
一旦出錯，還要一級一級上報，直到某個函數可以處理該錯誤（比如，給用戶輸出一個錯誤信息）。
所以高級語言通常都內置了一套try...except...finally...的錯誤處理機制，Python也不例外。
try
讓我們用一個例子來看看try的機制：
復制代碼代碼如下:
try:
print 'try...'
r = 10 / 0
print 'result:', r
except ZeroDivisionError, e:
print 'except:', e
finally:
print 'finally...'
print 'END'
當我們認為某些代碼可能會出錯時，就可以用try來運行這段代碼，如果執行出錯，則後續代碼不會繼續執行，而是直接跳轉至錯誤處理代碼，即except語句塊，執行完except後，如果有finally語句塊，則執行finally語句塊，至此，執行完畢。
上面的代碼在計算10 / 0時會產生一個除法運算錯誤：
復制代碼代碼如下:
try...
except: integer division or molo by zero
finally...
END
從輸出可以看到，當錯誤發生時，後續語句print 'result:', r不會被執行，except由於捕獲到ZeroDivisionError，因此被執行。最後，finally語句被執行。然後，程序繼續按照流程往下走。
如果把除數0改成2，則執行結果如下：
復制代碼代碼如下:
try...
result: 5
finally...
END
由於沒有錯誤發生，所以except語句塊不會被執行，但是finally如果有，則一定會被執行（可以沒有finally語句）。
你還可以猜測，錯誤應該有很多種類，如果發生了不同類型的錯誤，應該由不同的except語句塊處理。沒錯，可以有多個except來捕獲不同類型的錯誤：
復制代碼代碼如下:
try:
print 'try...'
r = 10 / int('a')
print 'result:', r
except ValueError, e:
print 'ValueError:', e
except ZeroDivisionError, e:
print 'ZeroDivisionError:', e
finally:
print 'finally...'
print 'END'
int()函數可能會拋出ValueError，所以我們用一個except捕獲ValueError，用另一個except捕獲ZeroDivisionError。
此外，如果沒有錯誤發生，可以在except語句塊後面加一個else，當沒有錯誤發生時，會自動執行else語句：
復制代碼代碼如下:
try:
print 'try...'
r = 10 / int('a')
print 'result:', r
except ValueError, e:
print 'ValueError:', e
except ZeroDivisionError, e:
print 'ZeroDivisionError:', e
else:
print 'no error!'
finally:
print 'finally...'
print 'END'
Python的錯誤其實也是class，所有的錯誤類型都繼承自BaseException，所以在使用except時需要注意的是，它不但捕獲該類型的錯誤，還把其子類也「一網打盡」。比如：
復制代碼代碼如下:
try:
foo()
except StandardError, e:
print 'StandardError'
except ValueError, e:
print 'ValueError'
第二個except永遠也捕獲不到ValueError，因為ValueError是StandardError的子類，如果有，也被第一個except給捕獲了。
Python所有的錯誤都是從BaseException類派生的
使用try...except捕獲錯誤還有一個巨大的好處，就是可以跨越多層調用，比如函數main()調用foo()，foo()調用bar()，結果bar()出錯了，這時，只要main()捕獲到了，就可以處理：
復制代碼代碼如下:
def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
try:
bar('0')
except StandardError, e:
print 'Error!'
finally:
print 'finally...'
也就是說，不需要在每個可能出錯的地方去捕獲錯誤，只要在合適的層次去捕獲錯誤就可以了。這樣一來，就大大減少了寫try...except...finally的麻煩。
調用堆棧
如果錯誤沒有被捕獲，它就會一直往上拋，最後被Python解釋器捕獲，列印一個錯誤信息，然後程序退出。來看看err.py：
復制代碼代碼如下:
# err.py:
def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
bar('0')
main()
執行，結果如下：
復制代碼代碼如下:
$ python err.py
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 11, in <mole>
main()
File "err.py", line 9, in main
bar('0')
File "err.py", line 6, in bar
return foo(s) * 2
File "err.py", line 3, in foo
return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: integer division or molo by zero
出錯並不可怕，可怕的是不知道哪裡出錯了。解讀錯誤信息是定位錯誤的關鍵。我們從上往下可以看到整個錯誤的調用函數鏈：
錯誤信息第1行：
復制代碼代碼如下:
Traceback (most recent call last):
告訴我們這是錯誤的跟蹤信息。
第2行：
復制代碼代碼如下:
File "err.py", line 11, in <mole>
main()
調用main()出錯了，在代碼文件err.py的第11行代碼，但原因是第9行：
復制代碼代碼如下:
File "err.py", line 9, in main
bar('0')
調用bar('0')出錯了，在代碼文件err.py的第9行代碼，但原因是第6行：
復制代碼代碼如下:
File "err.py", line 6, in bar
return foo(s) * 2
原因是return foo(s) * 2這個語句出錯了，但這還不是最終原因，繼續往下看：
復制代碼代碼如下:
File "err.py", line 3, in foo
return 10 / int(s)
原因是return 10 / int(s)這個語句出錯了，這是錯誤產生的源頭，因為下面列印了：
復制代碼代碼如下:
ZeroDivisionError: integer division or molo by zero
根據錯誤類型ZeroDivisionError，我們判斷，int(s)本身並沒有出錯，但是int(s)返回0，在計算10 / 0時出錯，至此，找到錯誤源頭。
記錄錯誤
如果不捕獲錯誤，自然可以讓Python解釋器來列印出錯誤堆棧，但程序也被結束了。既然我們能捕獲錯誤，就可以把錯誤堆棧列印出來，然後分析錯誤原因，同時，讓程序繼續執行下去。
Python內置的logging模塊可以非常容易地記錄錯誤信息：
復制代碼代碼如下:
# err.py
import logging
def foo(s):
return 10 / int(s)
def bar(s):
return foo(s) * 2
def main():
try:
bar('0')
except StandardError, e:
logging.exception(e)
main()
print 'END'
同樣是出錯，但程序列印完錯誤信息後會繼續執行，並正常退出：
復制代碼代碼如下:
$ python err.py
ERROR:root:integer division or molo by zero
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 12, in main
bar('0')
File "err.py", line 8, in bar
return foo(s) * 2
File "err.py", line 5, in foo
return 10 / int(s)
ZeroDivisionError: integer division or molo by zero
END
通過配置，logging還可以把錯誤記錄到日誌文件里，方便事後排查。
拋出錯誤
因為錯誤是class，捕獲一個錯誤就是捕獲到該class的一個實例。因此，錯誤並不是憑空產生的，而是有意創建並拋出的。Python的內置函數會拋出很多類型的錯誤，我們自己編寫的函數也可以拋出錯誤。
如果要拋出錯誤，首先根據需要，可以定義一個錯誤的class，選擇好繼承關系，然後，用raise語句拋出一個錯誤的實例：
復制代碼代碼如下:
# err.py
class FooError(StandardError):
pass
def foo(s):
n = int(s)
if n==0:
raise FooError('invalid value: %s' % s)
return 10 / n
執行，可以最後跟蹤到我們自己定義的錯誤：
復制代碼代碼如下:
$ python err.py
Traceback (most recent call last):
...
__main__.FooError: invalid value: 0
只有在必要的時候才定義我們自己的錯誤類型。如果可以選擇Python已有的內置的錯誤類型（比如ValueError，TypeError），盡量使用Python內置的錯誤類型。
最後，我們來看另一種錯誤處理的方式：
復制代碼代碼如下:
# err.py
def foo(s):
n = int(s)
return 10 / n
def bar(s):
try:
return foo(s) * 2
except StandardError, e:
print 'Error!'
raise
def main():
bar('0')
main()
在bar()函數中，我們明明已經捕獲了錯誤，但是，列印一個Error!後，又把錯誤通過raise語句拋出去了，這不有病么？
其實這種錯誤處理方式不但沒病，而且相當常見。捕獲錯誤目的只是記錄一下，便於後續追蹤。但是，由於當前函數不知道應該怎麼處理該錯誤，所以，最恰當的方式是繼續往上拋，讓頂層調用者去處理。
raise語句如果不帶參數，就會把當前錯誤原樣拋出。此外，在except中raise一個Error，還可以把一種類型的錯誤轉化成另一種類型：
復制代碼代碼如下:
try:
10 / 0
except ZeroDivisionError:
raise ValueError('input error!')
只要是合理的轉換邏輯就可以，但是，決不應該把一個IOError轉換成毫不相乾的ValueError。
小結
Python內置的try...except...finally用來處理錯誤十分方便。出錯時，會分析錯誤信息並定位錯誤發生的代碼位置才是最關鍵的。
程序也可以主動拋出錯誤，讓調用者來處理相應的錯誤。但是，應該在文檔中寫清楚可能會拋出哪些錯誤，以及錯誤產生的原因。
❻ python 怎麼列印異常
try:
#你認為會出異常的代碼
exceptException,e:
#異常的堆棧信息
printe
#如果需要拋出異常
raisee
❼ python中怎麼列印行號和文件名
importfileinput
importglob
importstring,sys
forlineinfileinput.input(glob.glob("samples/*.txt")):
iffileinput.isfirstline():#firstinafile?
sys.stderr.write("--reading%s-- "%fileinput.filename())
sys.stdout.write(str(fileinput.lineno())+""+string.upper(line))
用這個
❽ Python記錄詳細調用堆棧日誌的方法
Python記錄詳細調用堆棧日誌的方法
這篇文章主要介紹了Python記錄詳細調用堆棧日誌的方法,涉及Python調用堆棧日誌的相關技巧,具有一定參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下
import sys
import os
def detailtrace(info):
retStr = ""
curindex=0
f = sys._getframe()
f = f.f_back # first frame is detailtrace, ignore it
while hasattr(f, "f_code"):
co = f.f_code
retStr = "%s(%s:%s)->"%(os.path.basename(co.co_filename),
co.co_name,
f.f_lineno) + retStr
f = f.f_back
print retStr+info
def foo():
detailtrace("hello world")
def bar():
foo()
def main():
bar()
if __name__ == "__main__":
main()
輸出：
aaa1.py(<mole>:27)->aaa1.py(main:24)->aaa1.py(bar:21)->aaa1.py(foo:18)->hello world
希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。
❾ python log exception會列印堆棧么
不會，用import traceback
importtraceback
try:
a=3
b=a+{"1":3}
exceptExceptionase:
print'可以把一下信息寫入日誌'
#如log().info(traceback.print_exc(e))
traceback.print_exc(e)
❿ python實現堆棧與隊列的方法
python實現堆棧與隊列的方法
本文實例講述了python實現堆棧與隊列的方法。分享給大家供大家參考。具體分析如下：
1、python實現堆棧，可先將Stack類寫入文件stack.py，在其它程序文件中使用from stack import Stack，然後就可以使用堆棧了。
stack.py的程序:
代碼如下:class Stack():
def __init__(self,size):
self.size=size;
self.stack=[];
self.top=-1;
def push(self,ele): #入棧之前檢查棧是否已滿
if self.isfull():
raise exception("out of range");
else:
self.stack.append(ele);
self.top=self.top+1;
def pop(self): # 出棧之前檢查棧是否為空
if self.isempty():
raise exception("stack is empty");
else:
self.top=self.top-1;
return self.stack.pop();
def isfull(self):
return self.top+1==self.size;
def isempty(self):
return self.top==-1;
再寫一個程序文件，stacktest.py,使用棧，內容如下:
代碼如下:#!/usr/bin/python
from stack import Stack
s=Stack(20);
for i in range(3):
s.push(i);
s.pop()
print s.isempty();
2、python 實現隊列:
復制代碼代碼如下:class Queue():
def __init__(self,size):
self.size=size;
self.front=-1;
self.rear=-1;
self.queue=[];
def enqueue(self,ele): #入隊操作
if self.isfull():
raise exception("queue is full");
else:
self.queue.append(ele);
self.rear=self.rear+1;
def dequeue(self): #出隊操作
if self.isempty():
raise exception("queue is empty");
else:
self.front=self.front+1;
return self.queue[self.front];
def isfull(self):
return self.rear-self.front+1==self.size;
def isempty(self):
return self.front==self.rear;
q=Queue(10);
for i in range(3):
q.enqueue(i);
print q.dequeue();
print q.isempty();
希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。