Инструменты отладки

В зависимости от разработки Baserow включены некоторые полезные инструменты для отладки, которые вы можете использовать.

snoop

snoop — это мощный набор инструментов для отладки Python.

Автоматическое трассирование

Одной из распространенных задач является использование декоратора @snoop или контекстного менеджера snoop для трассировки выполнения фрагмента кода Python и показа того, как изменяются значения переменных со временем:

@snoop
def test():
    for i in range(5):
        a = i*2

# или

with snoop:
    for i in range(5):
        a = i*2

Глубина трассировки может быть контролирована с помощью параметра depth, например, @snoop(depth=2) для трассировки функций, которые вызывают другие функции.

Объекты и словари могут автоматически раскрываться для показа всех их элементов или атрибутов с помощью параметра watch_explode, который принимает список имен отслеживаемых переменных:

@snoop(watch_explode=['d'])
def test():
    d = {'key1': 0, 'key2': 1}
    for i in range(5):
        d["key1"] += 1

Красивый вывод

Помимо автоматического трассирования, переменные можно красиво выводить вручную с помощью функции pp:

d = {'key1': 0, 'key2': 1}
pp(d)

Обратите внимание, что import snoop или from snoop import pp не требуется, так как snoop установлен и доступен автоматически.

django-extensions

django-extensions доступен для предоставления различных функций, таких как интерактивная оболочка с автоматически импортированными моделями Django или команда для списка всех зарегистрированных URL-адресов.

Вы можете использовать команды django-extensions внутри контейнеров Docker backend:

• django-admin shell_plus запускает интерактивную оболочку Python с загруженными контекстами Django и импортированными моделями.
• django-admin show_urls выводит список всех зарегистрированных URL-адресов в Baserow.

django-silk

django-silk — это инструмент для профилирования и анализа выполненных запросов и баз данных.

Интерфейс можно открыть по адресу http://localhost:8000/silk/ после запуска Baserow в режиме отладки. Каждый запрос записывается и может быть проанализирован, включая список выполненных запросов к базе данных.

django-silk также можно настроить и использовать для профилирования с помощью встроенного профилировщика Python, см. официальную документацию для подробностей.

flower

Flower — это открытый веб-приложение для мониторинга и управления кластерами Celery. Он предоставляет информацию в реальном времени о состоянии рабочих процессов Celery и задач.

Интерфейс можно открыть по адресу http://localhost:5555/ после запуска среды разработки Baserow.