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vmcore自动分析工具

作者:雨庭 vmcore分析工具的需求变化 解决内核宕机、修复线上问题以及优化性能瓶颈是各操作系统团队工程师日常工作之一,其中大量工作依赖于crash工具对vmcore进行分析,但是应用规模以及场景的变化对其提出了新的需求。这种需求对开发者和集群运维而言,反映出不同的问题。对于开发者而言,crash工具可以满足查看vmcore中几乎所有数据的需求,例如全局变量、调度子系统以及cgroup等相关数据,但是将各类数据关联起来,需要工程师多次手动操作查看数据并与内核源码结合,其中涉及复杂的数据结构和领域知识,门槛太高,同时存在数据显示的友好程度较低等问题;对于集群运维效率而言,频繁产生的vmcore存在大量相似问题的vmcore,需求一种更加高效、精准的vmcore分析工具对频率较高的vmcore进行特征分析,以提高解决系统宕机问题的效率,

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PySnooper —— Python 自动 Debug 工具

PySnooper 在 GitHub 上自嘲是一个“乞丐版”调试工具(poor man's debugger)。 一般情况下,在编写 Python 代码时,如果想弄清楚为什么 Python 代码没有按照预期执行、哪些代码在运行哪些没在运行、局部变量又是什么,我们会使用包含断点和观察模式等功能的调试器,或者直接使用 print 语句打印出来。 但上面的方法都比较麻烦,例如使用调试器需要进行繁琐的设置,使用 print 打印也要很仔细。与它们相比,使用PySnooper 只需为要调试的函数添加一个装饰器即可,这样就能获得运行函数详细的 log,包括执行的代码行和执行时间,以及局部变量发生变化的确切时间。 之所以称为“乞丐版”,相信是因为 PySnooper 使用起来十分简单,开发者可以在任何庞大的代码库中使用它,而无需进行任何设置。只需添加装饰器,并为日志输出地址指定路径。 示例 下面的代码写了一个函数将传入的值转换为二进制码,并返回一个二进制列表。要使用 PySnooper,只需为函数添加 @pysnooper.snoop()装饰器即可: import pysnooper @pysnooper.snoop() def number_to_bits(number): if number: bits = [] while number: number, remainder = divmod(number, 2) bits.insert(0, remainder) return bits else: return [0] number_to_bits(6) 输出如下 Starting var:.. number = 6 21:14:32.099769 call 3 @pysnooper.snoop() 21:14:32.099769 line 5 if number: 21:14:32.099769 line 6 bits = [] New var:....... bits = [] 21:14:32.099769 line 7 while number: 21:14:32.099769 line 8 number, remainder = divmod(number, 2) New var:....... remainder = 0 Modified var:.. number = 3 21:14:32.099769 line 9 bits.insert(0, remainder) Modified var:.. bits = [0] 21:14:32.099769 line 7 while number: 21:14:32.099769 line 8 number, remainder = divmod(number, 2) Modified var:.. number = 1 Modified var:.. remainder = 1 21:14:32.099769 line 9 bits.insert(0, remainder) Modified var:.. bits = [1, 0] 21:14:32.099769 line 7 while number: 21:14:32.099769 line 8 number, remainder = divmod(number, 2) Modified var:.. number = 0 21:14:32.099769 line 9 bits.insert(0, remainder) Modified var:.. bits = [1, 1, 0] 21:14:32.099769 line 7 while number: 21:14:32.099769 line 10 return bits 21:14:32.099769 return 10 return bits 安装 使用 pip 进行安装 pip install pysnooper

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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