AbstractEventLoop.slow_callback_duration的异步python日志记录细节
AbstractEventLoop.slow_callback_duration的异步python日志记录细节
提问于 2020-01-27 15:00:34
在python 3.6代码中，我将使用以下警告：
import os
os.environ['PYTHONASYNCIODEBUG'] = '1'Executing <Handle <TaskWakeupMethWrapper object at 0x7fa8653dca08>(<Future finis...events.py:295>) created at /opt/rh/rh-python36/root/usr/lib64/python3.6/asyncio/tasks.py:390> took 5.012 seconds
Executing <Handle <TaskWakeupMethWrapper object at 0x7fa8653dcc48>(<Future finis...events.py:295>) created at /opt/rh/rh-python36/root/usr/lib64/python3.6/asyncio/tasks.py:390> took 9.941 seconds
Executing <Handle <TaskWakeupMethWrapper object at 0x7fa8653dca08>(<Future finis...events.py:295>) created at /opt/rh/rh-python36/root/usr/lib64/python3.6/asyncio/tasks.py:390> took 5.038 seconds所以这是有用的，因为我知道事情进展缓慢，但我很难弄清楚是否有办法获得更好的堆栈跟踪，这样我才能真正地跟踪正在发生的事情。
有什么方法可以从中获取更多的堆栈跟踪吗?我假设它会触发AbstractEventLoop.slow_callback_duration，如下所述：https://docs.python.org/3.6/library/asyncio-dev.html
谢谢
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-07-13 18:52:50
你不介意玩肮脏的把戏吧？有一些提示：
- 用您自己的句柄替换
asyncio.base_events._format_handle，用一个参数替换一个函数，我们称之为handle。 - 看看
handle._source_traceback，它可能会给您提供您的任务来源于哪里的信息。 - 看看
handle._callback。在您的例子中，它是TaskWakeupMethWrapper，但是还有其他的选择。 TaskWakeupMethWrapper没有向公众公开任何东西，但是谁能阻止真正的黑客？
有一个用ctypes解压缩它的代码
PyObject_HEAD = [
('ob_refcnt', ctypes.c_size_t),
('ob_type', ctypes.c_void_p),
]
class TaskWakeupMethWrapper_Structure(ctypes.Structure):
_fields_ = PyObject_HEAD + [
('ww_task', ctypes.py_object),
]
class PyAsyncGenASend_Structure(ctypes.Structure):
_fields_ = PyObject_HEAD + [
('ags_gen', ctypes.py_object),
('ags_sendval', ctypes.py_object),
('ags_state', ctypes.c_int),
]
def unwrap_task_wakeup_method(wrapper: 'TaskWakeupMethWrapper'):
wrapper_p = ctypes.cast(
ctypes.c_void_p(id(wrapper)),
ctypes.POINTER(TaskWakeupMethWrapper_Structure),
)
return wrapper_p.contents.ww_task- 打印未包装协同线的状态(例如，使用
inspect.getcoroutinestate())。请注意，状态是在缓慢代码之后，所以请准备只看到CORO_CLOSED。
Stack Overflow用户
发布于 2020-07-11 00:31:36
async def monitor_tasks():
while True:
tasks = [t for t in asyncio.all_tasks() if t is not asyncio.current_task()]
[t.print_stack(limit=5) for t in tasks]
await asyncio.sleep(2)
loop = asyncio.get_event_loop() # Start main event loop.
loop.create_task(monitor_tasks()) # To monitor stack trace我更喜欢这样做。您可以使用python的日志模块打印堆栈跟踪。
摘自这个伟大的教程
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/59933653
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