Таня Шлюссер - Автостопом по Python

····db = get_db()

····cur = db.execute('select title, text from entries order by id desc')

····entries = cur.fetchall()

····return render_template('show_entries.html', entries=entries)

Закройте файл и введите python в командной строке, дабы войти в интерактивную сессию. Чтобы не запускать сервер, используйте внутренние вспомогательные программы для тестирования Flask — для симуляции запроса HTTP GET к каталогу /, куда мы только что поместили отладчик:

>>> import flaskr

>>> client = flaskr.app.test_client()

>>> client.get('/')

> /[… truncated path…]/flask/examples/flaskr/flaskr.py(74)show_entries()

-> db = get_db()

(Pdb)

Последние три строки мы получили от pdb: мы видим путь (к Flaskr.py), номер строки (74) и имя метода (show_entries()), где мы остановились. Строка (-> db = get_db()) показывает выражение, которое будет выполнено следующим, если сделаем в еще один шаг в отладчике. Приглашение (Pdb) указывает на то, что мы используем отладчик pdb.

Мы можем подняться или опуститься по стеку [73] В Python стек вызовов содержит исполняемые инструкции, запущенные интерпретатором Python. Поэтому если функция f() вызовет функцию g(), то f() пойдет на стек первой, а g() при вызове будет помещена выше f(). Когда функция g() возвращает значение, она удаляется из стека, и функция f() продолжает работу с того места, где прервалась. Стек называется так потому, что он работает точно так же, как посудомойка, которой требуется вымыть стопку тарелок: новые тарелки помещаются наверх, и вам всегда нужно начинать работу с верхних. , введя в командной строке u или d соответственно. Просмотрите документацию к pdb ( https://docs.python.org/library/pdb.html) под заголовком «Команды отладчика», чтобы получить полный список команд, с которыми можно работать. Мы также можем ввести имена переменных, чтобы увидеть их значения, и любую другую команду Python; мы даже можем указать переменным другие значения до того, как продолжим выполнение кода.

Если мы поднимемся по стеку на один шаг, то увидим, что вызвало функцию show_entries() (с помощью точки останова, которую мы только что установили): это объект flask.app.Flask, имеющий словарь с именем view_functions, который соотносит строковые имена (вроде 'show_entries') с функциями. Мы также увидим, что функция show_entries() была вызвана с **req.view_args.

Мы можем узнать, чем является req.view_args, в интерактивной командной строке отладчика, просто введя нужное имя (это пустой словарь — {}, то есть аргументов нет):

(Pdb) u

> /[… truncated path…]/flask/flask/app.py(1610)dispatch_request()

-> return self.view_functions[rule.endpoint](**req.view_args)

(Pdb) type(self)

(Pdb) type(self.view_functions)

(Pdb) self.view_functions

{'add_entry': ,

'show_entries': , [… truncated…]

'login': }

(Pdb) rule.endpoint

'show_entries'

(Pdb) req.view_args

{}

Одновременно с отладкой мы можем открыть файл исходного кода и следовать по нему. Если мы продолжим подниматься по стеку, то увидим, где вызвано приложение WSGI:

(Pdb) u

> /[… truncated path…]/flask/flask/app.py(1624)full_dispatch_request()

-> rv = self.dispatch_request()

(Pdb) u

> /[… truncated path…]/flask/flask/app.py(1973)wsgi_app()

-> response = self.full_dispatch_request()

(Pdb) u

> /[… truncated path…]/flask/flask/app.py(1985)__call__()

-> return self.wsgi_app(environ, start_response)

Если мы продолжим вводить u, то окажемся в модуле тестирования, который был использован для создания фальшивого клиента без запуска сервера, — мы достигли конца стека. Мы узнали, что приложение flaskr отправляется изнутри объекта класса flask.app.Flask, строка 1985 файла Flask/Flask/app.py. Перед вами эта функция:

Это строка 1973, определенная в отладчике.

Это строка 1985, также определенная в отладчике. Сервер WSGI получит объект Flask как приложение и будет вызывать его всякий раз, когда приходит соответствующий запрос (с помощью отладчика мы нашли точку входа в код).

Мы используем отладчик точно так же, как граф вызовов для HowDoI: следуем вызовам функций (это в принципе не отличается от чтения самого кода). Ценность отладчика заключается в том, что мы не видим лишнего кода, который может отвлечь нас или запутать. Используйте тот подход, который наиболее эффективен для вас.

После того как мы поднялись по стеку с помощью команды u, можем вернуться вниз с помощью команды d — и снова окажемся у точки останова, помеченной *** Newest frame:

> /[… truncated path…]/flask/examples/flaskr/flaskr.py(74)show_entries()

-> db = get_db()

(Pdb) d *** Newest frame

Далее можем перейти через вызов функции с помощью команды n (next — «далее») или же сделать минимально возможный шаг с помощью команды s (step — «шаг»):

Тема на этом не заканчивается, но демонстрировать весь материал довольно утомительно. Вот что мы узнали.

Существует объект Flask.g, который при более детальном рассмотрении оказывается глобальным контекстом (при этом он является локальным для объекта Flask). Он предназначен для хранения соединений с базой данных и других устойчивых объектов вроде cookie, которые должны «жить» дольше, чем методы класса Flask. Использование словаря подобным образом позволяет хранить переменные за пределами пространства имен приложения Flask, избегая «столкновений» имен.

Функция render_template() находится в конце определения функции в модуле flaskr.py. Это означает, что мы, по сути, закончили работу — возвращаемое значение отправляется вызывающей функции из объекта Flask, который мы видели при подъеме по стеку. Поэтому мы пропустим остальную часть.

Отладчик полезно использовать локально в том месте, которое вы проверяете, чтобы точно понять, что происходит в коде до и после выбранной пользователем точки. Одной из основных функций является возможность изменять переменные на ходу (любой код Python работает в отладчике), после чего вы можете продолжить выполнение кода.

Diamond содержит пример журналирования в приложении, а Flask предоставляет такой пример в библиотеке. Если вы хотите лишь избежать предупреждений «обработчик не обнаружен», выполните поиск строки logging в библиотеке Requests (requests/requests/__init__.py). Но если вам необходимо предоставить поддержку журналирования в вашей библиотеке или фреймворке, следует воспользоваться примером, предоставляемым Flask.

Журналирование во Flask реализовано в файле Flask/Flask/logging.py. В нем определяется формат строк журнала для производства (уровень журналирования ERROR) и отладки (уровень журналирования DEBUG), также автор кода следует советам из Twelve-Factor App ( http://12factor.net/) по записи журналов в потоки (которые направляются в потоки wsgi.errors или sys.stderr в зависимости от контекста).