python故障定位

### Python 故障诊断与排查工具及方法

#### 使用日志记录进行故障排除
有效的日志记录对于追踪程序中的问题至关重要。通过设置不同级别的日志（调试、信息、警告、错误），可以更好地理解应用程序的行为并快速找到潜在的问题所在[^1]。

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, filename='app.log', filemode='w',
                    format='%(name)s - %(message)s')
logging.debug('This is a debug message')

#### HTTP代理故障排查
当在Python脚本中使用HTTP代理时，如果遇到请求失败的情况，应该考虑以下几个方面来解决问题：

- **验证代理服务器状态**：确认所使用的代理服务是否正常工作。
- **测试网络连接性**：确保本地机器能够访问互联网以及目标网站。
- **检查库版本兼容性**：某些旧版的`requests`或其他第三方库可能存在不支持新特性或已知漏洞的情形。
- **调整超时参数**：适当增加请求超时时长可以帮助缓解因网络延迟引起的问题。

#### 利用断言辅助开发期检测逻辑错误
断言语句可以在编写代码阶段就捕捉到不符合预期的结果，从而提前发现隐藏较深的缺陷，在单元测试环节尤其有用。

def divide(a, b):
    assert b != 0, "除数不能为零"
    return a / b

#### 自动化性能分析器
为了提高效率和稳定性，还可以引入自动化性能监控机制，比如cProfile模块可用于测量函数执行时间和调用次数；memory_profiler则能跟踪内存消耗情况，有助于识别资源密集型的操作点。

import cProfile
from memory_profiler import profile


@profile
def my_func():
    pass  # Your code here
    
profiler = cProfile.Profile()
profiler.enable()
my_func()
profiler.disable()
profiler.print_stats(sort='cumulative')