使用gdb调试Python进程

Posted in python On 2011-10-12 10:08:50 , tagged with debug, gdb, python.

有时我们会想调试一个正在运行的Python进程，或者一个Python进程的coredump。例如现在遇到一个mod_wsgi的进程僵死了，不接受请求，想看看究竟是运行到哪行Python代码呢？这时就需要祭出gdb这个神器了。

准备

1. 确认你的gdb版本是>=7，gdb从版本7开始支持对Python的debug。 (ref)

2.确认gdb连接的Python是所要debug的Python，否则请重新编译gdb。

方法：

          $ gdb 
         
          (gdb) python 
         
          > 
          import 
          sys 
         
          >print sys.version 
         
          >end 
         
          2.4.3 ( 
          #1, Sep 21 2011, 19:55:41)  
         
          [GCC 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-51)]

在一些追求稳定的发行版（例如CentOS），Python的版本会较低，这时都会自己编译一个Python使用。而从源里安装的gdb会连接源里Python的版本。例如在CentOS 5.4，源里的Python是2.4.3，从源安装的gdb也会连接到Python 2.4.3。

编译时注意，要把自己编译的Python路径加到PATH环境变量里，这样gdb configure的时候才会找到新版Python并连接。

3.下载libpython.py

如何Debug

假设要debug的进程号为1000

1	`$ gdb -p 1000`

使用此命令即可使gdb附加到进程。

载入libpython脚本

如果你的gdb是redhat或fedora等厂商修改过的，会有--python选项，使用此选项即可指定gdb启动时载入的Python扩展脚本（此脚本是扩展gdb的，不是我们需要debug的脚本）。

1	`$ gdb --python` `/path/to/libpython` `.py -p 1000`

如果安装的是GNU的gdb，就需要打开gdb后手动载入libpython.py脚本

          (gdb) python 
         
          > 
          import 
          sys 
         
          >sys.path.insert(0, 
          '/path/to/libpython.py' 
          ) 
         
          > 
          import 
          libpython 
         
          >end 
         
          (gdb)

这时就可以使用py-bt命令打印当前线程的Python traceback了

libpython还提供很多命令，例如py-print打印变量，py-locals打印所有本地变量等等，详细可打开libpython.py查看。

一点经验

在gdb可以使用 generate-core-file命令生成一个coredump文件。之后可以用gdb –core来打开coredump文件进行debug。避免一直attach住进程，可以快速重启恢复服务 gdb-heap是gdb的一个扩展。可以打印Python的内存使用情况

参考资料

DebuggingWithGdb EasierPythonDebugging Debugging with gdb (gdb documentation)

使用gdb调试python脚本

调试python脚本一般可通过记录log和使用python自带的pdb模块完成，但凡事总有例外，在以下三种情况时上述方法就无能为力了。
   1 段错误
   2 运行中的daemon程序
   3 core dump
这个时候就需祭出gdb进行调试。python2.6的源码中提供了部分预定义函数以便大家使用gdb调试，我们只需将文件Python-2.6/Misc/gdbinit所包括的内容加入到用户目录下的.gdbinit文件中即可，这样每次启动gdb时会自动完成这些宏的定义。但可惜的是Python2.6.2 gdbini对于pylocals的定义居然有错误，看来是没有随着代码的更新而同步更新。我们只需将 while $_i < f->f_nlocals修改为 while $_i < f->f_code->co_nlocals即可。文章后面所附的几个宏建议也加入的.gdbinit文件中，更多的宏可参考

http://web.archive.org/web/20070915134837/

http://www.mashebali.com/?Python_GDB_macros:The_Macros。

我们首先需要构造一个会造成段错误的python脚本。老实说让python发生段错误并不容易，但通过其外部调用库就很简单了。我们将该文件命名为gdb_test.py
import sys, os, libxml2

def segv_test():
    s = "<html><body><div><a><a></a></a><a></a></div></body></html>"
    options = libxml2.HTML_PARSE_RECOVER + \
              libxml2.HTML_PARSE_NOERROR + \
              libxml2.HTML_PARSE_NOWARNING
    doc = libxml2.htmlReadDoc(s, None, 'utf-8', options).doc
    ctxt = doc.xpathNewContext()
    nodes = ctxt.xpathEval('//body/node()')
    nodes.reverse()
    for note in nodes:
        nexts = note.xpathEval('node()')
        note.unlinkNode()
        note.freeNode() //freeNode会将该节点及其子节点释放掉
        nexts[0].unlinkNode()
        nexts[0].freeNode() //资源已经释放，再次释放会造成段错误

def main():
segv_test()

if __name__ == "__main__":
main()

使用gdb运行该脚本,我们会得到段错误信息。
gdb python
r gdb_test.py

*** glibc detected *** double free or corruption (fasttop): 0x08104570 ***

Program received signal SIGABRT, Aborted.
[Switching to Thread -1208260928 (LWP 26159)]
0x00b987a2 in _dl_sysinfo_int80 () from /lib/ld-linux.so.2

   键入bt得到如下堆栈信息:
(gdb) bt
#0 0x00b987a2 in _dl_sysinfo_int80 () from /lib/ld-linux.so.2
#1 0x00c00825 in raise () from /lib/tls/libc.so.6
#2 0x00c02289 in abort () from /lib/tls/libc.so.6
#3 0x00c34cda in __libc_message () from /lib/tls/libc.so.6
#4 0x00c3b56f in _int_free () from /lib/tls/libc.so.6
#5 0x00c3b94a in free () from /lib/tls/libc.so.6
#6 0x009812c6 in xmlFreeNode () from /opt/sohumc/lib/libxml2.so.2
#7 0x0029d7f3 in libxml_xmlFreeNode () from /opt/sohumc/lib/python2.6/site-packages/libxml2mod.so
#8 0x00780bae in PyCFunction_Call (func=0x8104570, arg=0xd05820, kw=0x6) at Objects/methodobject.c:116
#9 0x007d8c79 in call_function (pp_stack=0xbff8c48c, oparg=0) at Python/ceval.c:3679
#10 0x007d6d2b in PyEval_EvalFrameEx (f=0x8124ef4, throwflag=0) at Python/ceval.c:2370
#11 0x007d8e36 in fast_function (func=0x6, pp_stack=0xbff8c5dc, n=1, na=1, nk=0) at Python/ceval.c:3765
#12 0x007d89cd in call_function (pp_stack=0xbff8c5dc, oparg=0) at Python/ceval.c:3700
#13 0x007d6d2b in PyEval_EvalFrameEx (f=0x81242fc, throwflag=0) at Python/ceval.c:2370
#14 0x007d8e36 in fast_function (func=0x6, pp_stack=0xbff8c72c, n=0, na=0, nk=0) at Python/ceval.c:3765
#15 0x007d89cd in call_function (pp_stack=0xbff8c72c, oparg=0) at Python/ceval.c:3700
#16 0x007d6d2b in PyEval_EvalFrameEx (f=0x810a7c4, throwflag=0) at Python/ceval.c:2370
#17 0x007d8e36 in fast_function (func=0x6, pp_stack=0xbff8c87c, n=0, na=0, nk=0) at Python/ceval.c:3765
#18 0x007d89cd in call_function (pp_stack=0xbff8c87c, oparg=0) at Python/ceval.c:3700
#19 0x007d6d2b in PyEval_EvalFrameEx (f=0x8091d0c, throwflag=0) at Python/ceval.c:2370
#20 0x007d76f9 in PyEval_EvalCodeEx (co=0xb7fa3728, globals=0x6, locals=0xb7f9902c, args=0x0, argcount=0, kws=0x0, kwcount=0, defs=0x0, defcount=0,
    closure=0x0) at Python/ceval.c:2942
#21 0x007d47cb in PyEval_EvalCode (co=0xb7fa3728, globals=0xb7f9902c, locals=0xb7f9902c) at Python/ceval.c:515
#22 0x007fbbce in run_mod (mod=0x80ea780, filename=0xbffc6be6 "gdb_test.py", globals=0xb7f9902c, locals=0xb7f9902c, flags=0xbff8ca8c, arena=0x807ef28)
    at Python/pythonrun.c:1330
#23 0x007fbb58 in PyRun_FileExFlags (fp=0x8091d00, filename=0xbffc6be6 "gdb_test.py", start=257, globals=0xb7f9902c, locals=0xb7f9902c, closeit=1,
    flags=0xbff8ca8c) at Python/pythonrun.c:1316
#24 0x007fb22d in PyRun_SimpleFileExFlags (fp=0x8091d00, filename=0xbffc6be6 "gdb_test.py", closeit=1, flags=0xbff8ca8c) at Python/pythonrun.c:926
#25 0x007facc9 in PyRun_AnyFileExFlags (fp=0x8091d00, filename=0xbffc6be6 "gdb_test.py", closeit=1, flags=0xbff8ca8c) at Python/pythonrun.c:731
#26 0x00808fea in Py_Main (argc=1, argv=0xbff8cbb4) at Modules/main.c:597
#27 0x080486ae in main (argc=2, argv=0xbff8cbb4) at Modules/python.c:23

   pystack和pystackv两个宏可用来查看python内部的栈情况；可以看到程序时执行到freeNode函数时结束，该函数位于libxml2.py的3141行。
(gdb) pystack
/opt/lib/python2.6/site-packages/libxml2.py (3141): freeNode
gdb_test.py (17): segv_test
gdb_test.py (21): main
gdb_test.py (24): <module>

   通过堆栈我们可以看到脚本内部各函数的调用关系，那么我们如何查看函数内变量情况呢？正如大家所， python内部堆栈和函数的调用由PyEval_EvalFrameEx完成的，一次PyEval_EvalFrameEx意味着一次函数调用，象上面的第19,13,10行分别对应于main, segv_test, freeNode函数，将gdb定位到对应行后，使用pylocals宏即可查看该函数内部变量的详细情况。
(gdb) up 13
#13 0x007d6d2b in PyEval_EvalFrameEx (f=0x81242fc, throwflag=0) at Python/ceval.c:2370
2370    in Python/ceval.c
(gdb) pylocals
s:
object : '<html><body><div><a><a></a></a><a></a></div></body></html>'
type    : str
refcount: 3
address : 0xb7f64440
options:
object : 97
type    : int
refcount: 7
address : 0x8082c20
doc:
object : <xmlDoc (None) object at 0xb7cc04ec>
type    : instance
refcount: 1
address : 0xb7cc04ec
ctxt:
object : <libxml2.xpathContext instance at 0xb7f70ccc>
type    : instance
refcount: 1
address : 0xb7f70ccc
nodes:
object : [<xmlNode ((儓X? object at 0xb7cc0cac>]
type    : list
refcount: 2
address : 0xb7f70a8c
note:
object : <xmlNode ((?圶? object at 0xb7cc0cac>
type    : instance
refcount: 2
address : 0xb7cc0cac
nexts:
object : [<xmlNode (hhX? object at 0xb7cc750c>, <xmlNode (HXX? object at 0xb7cc76cc>, <xmlNode (@XX? object at 0xb7c9348c>]
type    : list
refcount: 1
address : 0xb7f4ce4c

   脚本调试时断点的设置是个很麻烦的东西，我所能想到的有两种方法：1 根据函数的python源码进行断点设置；2 采用sleep函数和ctrl+c来中断程序的运行。无论怎么样使用逐条执行进行调试都是很痛苦的事情，因为这个时候python解释器本身要做很多工作。
   由于本身对于python源码不是很熟悉，因此对如何使用gdb对python脚本调试上也只是很粗略的理解，这里权当抛砖引玉，欢迎达人们给出分享的经验。

额外的宏：
define pbt
set $i = 0
set $j = 0
while $i < 1000
select $i
if $eip >= &PyEval_EvalFrameEx
if $eip < &PyEval_EvalCodeEx
echo c frame #
p $i
echo py frame #
p $j
set $j = $j+1
x/s ((PyStringObject*)f->f_code->co_filename)->ob_sval
x/s ((PyStringObject*)f->f_code->co_name)->ob_sval
echo line #
p f->f_lineno
end
end
set $i = $i+1
end
end
document pbt
show python backtrace
end

define pyattrlist
set $dict = *(PyDictObject**)(((int)$arg0)+$arg0.ob_type.tp_dictoffset)
set $i = 0
set $j = 0
while $i < $dict.ma_mask
if 0 != $dict.ma_table[$i].me_value
   echo \nattr#:
   p $j
   x/s ((PyStringObject*)$dict.ma_table[$i].me_key).ob_sval
   pyobjinfo $dict.ma_table[$i].me_value
   set $j = $j+1
end
set $i = $i+1
end
end
document pyattrlist
show pythonic object attributes list
end

define pyattr
set $dict = *(PyDictObject**)(((int)$arg0)+$arg0.ob_type.tp_dictoffset)
set $i = 0
set $j = 0
while $i < $dict.ma_mask
if 0 != $dict.ma_table[$i].me_value
   if $j == $arg1
    set $attr = $dict.ma_table[$i].me_value
    echo $attr:
    p $attr
   end
   set $j = $j+1
end
set $i = $i+1
end
end
document pyattr
get pythonic object attribute
usage: pyattr <pyobj> <attr#>
atr# correlates to those shown in pyattrlist
end

用pdb调试模块调试
首先你选择运行的 py
python -m pdb myscript.py
(Pdb) 会自动停在第一行，等待调试,这时你可以看看帮助
(Pdb) h
    说明下这几个关键命令

>断点设置
   (Pdb)b 10 #断点设置在本py的第10行
   或(Pdb)b ots.py:20 #断点设置到 ots.py第20行
   删除断点（Pdb）b #查看断点编号
            (Pdb)cl 2 #删除第2个断点

>运行
    (Pdb)n #单步运行
    (Pdb)s #细点运行也就是会下到，方法
    (Pdb)c #跳到下个断点
>查看
    (Pdb)p param #查看当前变量值
    (Pdb)l #查看运行到某处代码
    (Pdb)a #查看全部栈内变量

>如果是在 命令行里的调试为：

import pdb

def tt():
    pdb.set_trace()
     for i in range( 1 , 5 ):
         print i

>>> tt()
# 这里支持 n p c 而已
> < stdin > ( 3 )tt()
(Pdb) n

pyDev For Eclipse

PyDev for Eclipse 简介

郑伟芳 (zhengwf@cn.ibm.com), 软件工程师, EMC

简介： PyDev for Eclipse 是一个功能强大且易用的 Eclipse Python IDE 插件。本文将向读者介绍 PyDev 开源项目及其安装配置方法，并在此基础上详细介绍如何利用 PyDev 插件把 Eclipse 变为功能强大且易用的 Python IDE，如何利用其进行 Python 程序的开发和调试。通过本文，读者不仅可以了解 PyDev 这个开源项目，更能深入了解如何应用 PyDev插件把 Eclipse 当作 Python IDE 进行 Python 应用程序的开发和调试。

本文的标签： pydev_introduct, python

标记本文！

PyDev 简介

2003年7月16日，以 Fabio Zadrozny 为首的三人开发小组在全球最大的开放源代码软件开发平台和仓库 SourceForge 上注册了一款新的项目，该项目实现了一个功能强大的 Eclipse插件，用户可以完全利用 Eclipse 来进行 Python 应用程序的开发和调试。这个能够将 Eclipse当作 Python IDE 的项目就是 PyDev。

PyDev 插件的出现方便了众多的 Python 开发人员，它提供了一些很好的功能，如：语法错误提示、源代码编辑助手、Quick Outline、Globals Browser、Hierarchy View、运行和调试等等。基于 Eclipse 平台，拥有诸多强大的功能，同时也非常易于使用，PyDev 的这些特性使得它越来越受到人们的关注。

如今，该项目还在不断地推进新的发布版本，目前最新的版本是2008年10月3日发布的1.3.22。本文接下来将介绍 PyDev 的安装配置方法，并在此基础上详细介绍如何使用 PyDev把 Eclipse 当作 Python IDE 进行Python的开发和调试。

回页首

PyDev 安装和配置

安装 PyDev

在安装 PyDev 之前，要保证您已经安装了 Java 1.4 或更高版本、Eclipse 以及 Python。接下来，开始安装 PyDev 插件。

启动 Eclipse，利用 Eclipse Update Manager 安装 PyDev。在 Eclipse 菜单栏中找到 Help栏，选择 Help > Software Updates > Find and Install。

选择 Search for new features for install，然后单击 Next。在显示的窗口中，选择 new remote site。此时，会弹出一个对话框，要求输入新的更新站点的名称和链接。这里，名称项输入 PyDev，当然，您也可以输入其他的名称；链接里输入http://www.fabioz.com/pydev/updates，也可以填http://pydev.sourceforge.net/updates。然后，单击 Ok。

图 1. 新的更新站点

这样，一个新的 PyDev 的站点就建好了，选择该站点，然后 Finish。接下来，Eclipse 的Update Manager 将会在刚才输入的站点中搜索安装包，选中搜索出的结果 PyDev，并单击 Next。

图 2. 安装 Pydev

阅读许可证条款，如果接受，则可单击 Next。进入安装路径选择界面，使用默认设置，然后 Finish。

Eclipse Update Manager 将下载 PyDev，您可以从 Eclipse 任务栏中看到下载的进度。下载完后，显示一个需要您确认是否安装的界面，单击 Install All 便开始安装了。

安装完后，需要重启 Eclipse 使安装生效。

验证是否成功安装 PyDev

如何才能验证 Eclipse Update Manager 是否已经成功安装了所需的 PyDev 插件了呢？

选择 Help->About Eclipse SDK->Plug-in Details，将会出现 About Eclipse SDK Plug-ins 窗口，该窗口里列出了所有已经安装了的 Eclipse 插件。检查一下在 Plug-in Id 一栏中是否至少有五个以上分别以 com.python.pydev 和 org.python.pydev 开头的插件。如果是，那么 PyDev已经被成功安装，否则，安装出了一些问题，需要根据具体问题来做具体的分析。

图 3. 验证 PyDev 插件

配置 PyDev

安装好 PyDev 之后，需要配置 Python/Jython 解释器，配置过程很简单。

在 Eclipse 菜单栏中，选择 Window > Preferences > Pydev > Interpreter - (Python/Jython)，在这里配置 Python/Jython 解释器，下面以 Python 为例介绍如何配置。

首先需要添加已安装的解释器。这里，Python 安装在 C:\Python25 路径下。单击 New，选择 Python 解释器 python.exe，打开后显示出一个包含很多复选框的窗口，选择需要加入系统 PYTHONPATH 的路径，单击 Ok。

图 4. 配置 PyDev

接下来，检查一下配置的结果是否正确。

在 System PYTHONPATH 里，检查是否包含配置过程中加入的那些路径。这里列出了所有的系统所需的库文件夹。

另外，在 Forced builtin libs 里，列出了 Python 的内置库。对于 Python 而言，这样的内置库大约有50个，而对于 Jython 来说，则有30个左右。

这样，Python 解释器就配置好了。

回页首

PyDev Package Explorer

创建项目

在开展工作之前，需要创建一个新的项目。在 Eclipse 菜单栏中，选择 File > New > Project > Pydev > Pydev Project，单击 Next。

图 5. 创建 Pydev 项目

这时，显示出 Pydev Project 窗口，输入项目名称、选择工作路径、选择 Python 解释器的版本类型并选中复选框，然后单击 Next，进入关联项目的窗口，如果不需要关联其他项目，则可以直接单击 Finish，完成项目的创建。

创建 Python 包和模块

接下来，在刚创建的项目中开始创建 Python 包和模块。

进入 Pydev 透视图，在 Python Package Explorer 中，右键单击 src，选择 New->Pydev Package，输入 Package 名称并单击 Finish，Python 包就创建好了，此时，自动生成__init__.py 文件，该文件不包含任何内容。

注意：如果在创建项目的时候没有选中“Create default src folder and add it to the pythonpath”复选框，则需要通过 File > New > Other > Source Folder 手动创建一个源代码文件夹。

创建完 Pydev Package 后，右键单击创建的包，选择 New->Pydev Module，输入模块名称，单击 Finish。这样，Python 模块就建成了。

编辑源程序

对于源程序的一些基本编辑方法，就不做介绍了。下面介绍几点 Pydev 提供的非常实用的编辑功能。

语法错误提示

Python 开发者在创建修改程序的过程中，如果能及时发现编辑过程中出现的语法错误，无疑对整个项目开发的质量和进展都是非常重要的。在 Python 透视图中，Pydev Package Explorer 中列出了项目的源代码，双击其中某一个 Python 文件，如果该文件包含语法错误，错误会以很醒目的方式展现出来。

图 6. Pydev 文件语法错误提示

如果想把整个项目中所有包含语法错误的文件显示出来，可以从 Python 透视图自由切换到 Java 透视图。在 Java Package 里，一个个醒目的小红叉标记了所有包含语法错误的 Python文件。

图 7. Pydev 项目语法错误提示

源代码编辑助手 (Content Assistents)

源代码编辑助手 (Content Assistents，以下简称 CA)，顾名思义，即用于帮助开发者编辑源程序，它提供了诸多方便实用的功能，引导开发者进行高效快速的项目开发。

通过快捷键 Ctrl+1 可以激活 CA，它支持的功能如下：

PyDev

Move import to global scope
Create docstring
Assign result to new local variable (or field)
Assign parameters to attributes
Surround code with try..except or try..finally

PyDev Extensions

Make import for undefined token
Ignore error
Don't analyze module

在安装 PyDev 时，PyDev 和 PyDev Extensions 包都已安装，所以 CA 的这几大功能现在都支持。首先，先介绍如何使用 PyDev 包含的 CA 功能。

PyDev 的 CA 功能

Move import to global scope

以如下代码为例，将光标移至 import sys 后，启动快捷键 Ctrl+1 激活 CA，”Move import to global scope” 出现在标签中，按 Enter 应用此功能。如果不想应用该功能，可以按 Esc 键取消。

#!/usr/bin/python –u sys.path.append(“./VirtualFS”) import sys

应用该功能后，import sys 被成功移至全局范围内，消除了之前的错误。改变后的代码如下。

#!/usr/bin/python –u import sys sys.path.append(“./VirtualFS”)

Create docstring

Create docstring 功能可以自动为函数添加参数注解。将光标移至如下代码行，启动快捷键Ctrl+1 激活 CA，标签栏中出现 ”Make docstring”。

def __init__(self, dbUser, dbPswd, dbHost):

按 Enter 应用该功能后，自动为该函数添加了参数注解。

def __init__(self, dbUser, dbPswd, dbHost):   '''      @param virtualOperator:   @param database:   @param hostname:   @param workDir:  '''

Assign result to new local variable (or field)

CA 还提供一种功能能够将函数返回结果赋给新的内部变量。以函数 callMethod 为例，将光标移至 a.callMethod() 行激活 CA。

     def method (self, a):  a.callMethod()

选择 ”Assign to field(self, callMethod)” 或者 ”Assign to local(callMethod)”，可以将a.callMethod() 结果赋给新的内部变量 self.callMethod，改变后的代码如下。

     def method (self, a):  self.callMethod = a.callMethod()

Assign parameters to attributes

在程序编辑过程中，如果需要把函数参数赋给变量，可以使用 CA 的 Assign parameters to attributes 功能自动完成这样的需求。将光标移至函数 m1 所在行，激活 CA。

    class Foo(object):  Def m1(self, a, b):

在标签栏中选择 ”Assign parameters to attributes”，自动生成两行代码将参数 a，b 赋给同名变量。

class Foo(object):  def m1(self, a, b):   self.a = a   self.b = b

Surround code with try..except or try..finally

对可能产生异常的代码，要进行异常捕获，通常使用 try..except 或者 try..finally 语句来捕获异常。选中一段代码 print usage，激活 CA 的 ” Surround code with try..except or try..finally”功能，可以自动对 print usage 进行异常捕获。

 import sys def method (self, usage):    try:        print usage    except:        raise

下面，再介绍 PyDev Extensions 包含的 CA 功能是如何被运用的。

PyDev Extension 的 CA 功能

Make import for undefined token

以如下一段代码为例，xmlreader 未定义，语法分析出错。

     class Test:  def method(self):       xmlreader

将鼠标移至出错行，启动快捷键 Ctrl+1 激活 CA，选择标签栏中的 ”Import xmlreader(xml.sax)”，自动生成一行代码 from xml.sax import xmlreader，语法错误消除。

from xml.sax import xmlreader   class Test:  def method(self):       xmlreader

Ignore error

仍以上述代码为例，由于 xmlreader 没有被定义，包含语法错误，在这一行激活 CA，选择 ”UndefinedVariable”，语法错误被忽略，xmlreader 后自动生成一行注释标明 ”#@UndefinedVariable”。

  class Test:  def method(self):       xmlreader #@UndefinedVariable

Don't analyze module

语法分析器可以帮助显示包含语法错误的代码，但在程序编辑过程中，有时候需要刻意取消对程序的语法分析，CA 的 Don't analyze module 提供了这样的功能。

将光标移至程序第一行，激活 CA，选择 ”@PydevCodeAnalysisIgnore”，自动生成一行代码 ”#@ PydevCodeAnalysisIgnore”，忽略对程序体的语法分析。

#@PydevCodeAnalysisIgnore    class Test:  def method(self):             xmlreader

Quick Outline

对特定的 Python 文件，Pydev Extensions 提供的 Quick Outline 能最简单快捷地获取该文件的组织结构，并能在该文件中方便地查询定位所需信息。

在 Pydev 透视图中，选择 Source -> Show Quick Outline，或者使用快捷键 Ctrl+O 启动该功能。

Python 文件的类、函数等组织架构便以树状形式被形象地展现出来。同时，Filter 提供了查询定位的功能，可以方便地查询所需信息并定位到相应的代码段。

图 8. Quick Outline

Globals Browser

Globals Browser 是 Pydev Extensions 提供的另外一种强大的查询定位功能。它可以查询定位整个工程内的一些定义和属性，包括：

类定义
方法定义
全局变量
类以及实例属性

通过三种方式可以启动该功能。

在 Pydev 透视图中，从菜单栏中选择 Pydev -> Globals Browser。

图 9. 菜单栏启动 Globals Browser

在Pydev 透视图中，工具栏有如下的一个小图标，鼠标移至该图标上方，显示 ”Pydev: Globals Browser” 标注。点击该图标按钮，可以启动 Globals Browser 功能。

图 10. 工具栏启动 Globals Browser

通过快捷键 Ctrl + Shift + T，可以快速启动 Globals Browser 功能。

在 Filter 中输入所要查询的定义、变量或者属性，Globals Browser 可以快速地定位到相应的代码段。

图 11. Globals Browser

Hierarchy View

当某个 python 文件包含多个类时，如何才能简单直观地了解各个类之间的依存关系？Hierarchy View 提供了这样的功能，它能将多个类之间的层次关系以树状结构直观地显示出来。

以一段 Python 代码为例，定义了 Super1, Super2, ToAnalyze 和 Sub1 四个类。在 Pydev透视图中，选择 Windows -> Show View -> Other，在弹出的 Show View 窗口中，选择 Pydev -> Hierarchy View。按快捷键 F4 激活 Hierarchy View，可以看到树状图中显示出了类间的层次关系。

图 12. 在 Hierarchy View 中显示类的层次关系

Hierarchy View 还支持以下四个功能：

在层次图中，用鼠标单击某个类，图下方即显示出该类的方法。
如果双击某个类、方法或者属性，则会调出源程序，进入对该类、方法或者属性的编辑状态。
在 Hierarchy View 中，按住鼠标右键，并相左或向右移动鼠标，层次图则会相应地缩小或放大。
在 Hierarchy View 中，按住鼠标左键移动鼠标，层次图则会被随意拖动到相应的位置。

回页首

运行和调试

运行程序

要运行 Python 源程序，有两种方法可供选择。下面以一段代码 example.py 为例介绍这两种运行方式。

在 Pydev Package Explorer 中双击 example.py，选择 Run -> Run As -> Python Run。程序example.py 立即被运行，在控制台 Console 里显示出程序的执行结果。

图 13. Python 程序及运行结果

在 Pydev Package Explorer 中，用鼠标右键单击 example.py，在弹出的菜单栏中选择 Run As -> Python Run。同样，example.py 被执行，Console 中显示程序的执行结果。

以上两种方式是运行源程序的基本方法。Pydev 还提供一种特有的源程序运行功能 Run As Python Coverage，该功能不仅能显示出程序的运行结果，而且能将程序运行过程中代码的覆盖率显示出来。

要查看代码的覆盖率，首先需要打开 Code Coverage Results View。在 Pydev 透视图中，选择 Windows -> Show View -> Code Coverage Results View。在弹出视图的左栏中，可以看到三个按钮，”Choose dir!”, “Clear coverage information!” 和 ”Refresh Coverage infomation”。

图 14. Code Coverage Results View

用鼠标左键单击 ”Choose dir!”，在弹出的 Folder Selection 窗口中选择需要运行的程序所在的包，单击 Ok。这样，这个包中所有的源程序便显示在左栏中。

接下来，仍以 example.py 为例，看看 Run As Python Coverage 功能展现出的结果。选择Run As -> Python Coverage，控制台 Console 中显示出了程序的运行结果。切换到刚才打开的 Code Coverage Results View 视图，单击左栏中的 example.py。

图 15. 在 Code Coverage Results View 中显示代码覆盖率