Come eseguire il debug Compila: make Avvia GDB: gdb debug/test_cpp_python.exe in gdb break test_cpp_python.cpp:14 run source scripts/dump_vector.py dump_to_json myVector dump_to_csv myVector Troverai output.json e output.csv nella root del progetto. //////////////////////////// Reading symbols from C:\src\____GitProjects\cpp_python_debug\ws_luna\test_cpp_python\Debug\test_cpp_python.exe... (gdb) b 25 Breakpoint 1 at 0x401740: file ../src/test_cpp_python.cpp, line 25. (gdb) run Starting program: C:\src\____GitProjects\cpp_python_debug\ws_luna\test_cpp_python\Debug\test_cpp_python.exe [New Thread 6004.0x2004] [New Thread 6004.0x2f04] [New Thread 6004.0x21b4] Thread 1 hit Breakpoint 1, main () at ../src/test_cpp_python.cpp:25 25 std::cout << "Break here" << std::endl; // <-- punto di stop (gdb) source C:\src\____GitProjects\cpp_python_debug\cpp_python_debug\core\gdb_dumper.py (gdb) dump_json myInt START_JSON_OUTPUT 987 END_JSON_OUTPUT (gdb) dump_json myDouble START_JSON_OUTPUT 123.456 END_JSON_OUTPUT (gdb) dump_json myStruct START_JSON_OUTPUT DEBUG_STRING_TRACE: _serializ Ottima idea! La funzionalità che vorrei introdurre è quella che io chiamo "profili di lancio automatici" trasformando da un helper interattivo a uno strumento di data-collection e analisi automatizzata durante il debug. Questo è particolarmente utile per: * **Regression Testing**: Verificare che determinate strutture dati mantengano valori attesi in punti specifici dell'esecuzione dopo modifiche al codice. * **Performance Profiling (rudimentale)**: Collezionare dati in vari punti per capire come evolvono. * **Debugging di Bug Complessi**: Automatizzare la raccolta di informazioni in scenari difficili da riprodurre manualmente più volte. * **Snapshotting**: Creare "istantanee" dello stato di variabili chiave in momenti cruciali. Analizziamo come realizzarla e poi vediamo se ci sono altre idee. --- ### Proposta di Realizzazione: Profili di Lancio Automatici Questa è una funzionalità complessa che toccherà diversi aspetti dell'applicazione. Ecco una possibile suddivisione e come potremmo implementarla: **1. Definizione della Struttura Dati per i Profili:** Ogni profilo dovrà contenere: * **Nome del Profilo**: Un identificatore univoco per l'utente (es. "Test Vettore Con Input X", "Snapshot Inizializzazione Modulo Y"). * **Percorso Eseguibile Target**: Il percorso dell'eseguibile specifico per questo profilo. * **Parametri di Avvio**: Argomenti da passare all'eseguibile. * **Lista di "Azioni di Debug"**: Questa è la parte centrale. Ogni azione potrebbe essere una tupla o un dizionario che specifica: * `breakpoint_location`: La stringa del breakpoint (es. `main`, `file.cpp:123`, `MyClass::myMethod`). * `variables_to_dump`: Una lista di stringhe, ognuna rappresentante una variabile o espressione da dumpare a quel breakpoint. * `output_format`: Per ogni variabile, o globalmente per l'azione, se salvare in "JSON" o "CSV". * `output_directory`: Directory dove salvare i file dumpati per questa azione (potrebbe essere globale per il profilo o specifica per azione/breakpoint). * `output_filename_pattern`: Un pattern per generare i nomi dei file (es. `{app_name}_{timestamp}_{breakpoint}_{variable}.{format}`). * `continue_after_dump`: Un booleano che indica se GDB deve continuare l'esecuzione (`continue`) dopo aver effettuato il dump a questo breakpoint, o fermarsi in attesa di interazione (meno utile per un profilo automatico, ma potrebbe esserci un'opzione "run to end" o "run until next profile breakpoint"). * `max_hits_before_continue` (opzionale, avanzato): Per breakpoint che potrebbero essere colpiti più volte in un ciclo, quante volte fare il dump prima di continuare automaticamente. **2. Modifiche alla Gestione della Configurazione (`AppSettings` in `core/config_manager.py`):** * `AppSettings` dovrà essere esteso per salvare e caricare una lista di questi profili. Potremmo avere una nuova categoria `"profiles"` nel dizionario `self._settings`. ```json { "general": { ... }, "timeouts": { ... }, "dumper_options": { ... }, "gui": { ... }, "profiles": [ { "profile_name": "TestVector", "target_executable": "/path/to/my_app.exe", "program_parameters": "-testmode", "actions": [ { "breakpoint_location": "main", "variables_to_dump": ["argc", "argv[0]"], "output_format": "json", "output_directory": "/tmp/debug_dumps/TestVector", "filename_pattern": "{breakpoint}_{variable}_{timestamp}.json", "continue_after_dump": true }, { "breakpoint_location": "MyClass::processData:125", "variables_to_dump": ["this->internal_vector", "local_status_flag"], "output_format": "csv", // Magari per il vettore "output_directory": "/tmp/debug_dumps/TestVector", "filename_pattern": "{breakpoint}_{variable}_{timestamp}.csv", "continue_after_dump": false // Si ferma qui } ] }, // ... altri profili ... ] } ``` **3. Nuova Interfaccia Utente per la Gestione dei Profili (`gui/profile_manager_window.py`):** * Servirà una nuova finestra `Toplevel` (es. `ProfileManagerWindow`) accessibile da un menu nella `GDBGui` (es. "Profiles" > "Manage Profiles..."). * Questa finestra permetterà di: * Visualizzare la lista dei profili esistenti. * Creare un nuovo profilo. * Modificare un profilo esistente (nome, eseguibile, parametri, e la lista di azioni di debug). * Duplicare un profilo. * Eliminare un profilo. * Per la gestione delle "Azioni di Debug" all'interno di un profilo, potrebbe essere necessario un sub-dialog o una lista editabile complessa (es. `tkinter.Listbox` con pulsanti per aggiungere/modificare/rimuovere azioni, e ogni azione apre un altro piccolo form per i suoi dettagli: breakpoint, variabili, formato output, ecc.). Qui `tkinter.Treeview` potrebbe essere utile per visualizzare la struttura profilo->azione. **4. Modifiche alla Finestra Principale (`gui/main_window.py`):** * Un nuovo menu "Profiles" con: * "Manage Profiles..." (apre `ProfileManagerWindow`). * Una lista dinamica dei profili salvati. Selezionandone uno, si potrebbe popolare la GUI principale con l'eseguibile e i parametri del profilo (per un lancio manuale modificato) OPPURE avere un'opzione "Run Profile (Automatic)". * Un nuovo pulsante/modalità "Run Automated Profile" o un selettore di profili con un pulsante "Run Selected Profile". **5. Logica di Esecuzione Automatica del Profilo (`core/profile_executor.py` o integrata in `gdb_controller.py`):** Questa è la parte più complessa. Quando si lancia un profilo in modalità automatica: * La `GDBGui` (o una nuova classe `ProfileExecutor`) prenderà il profilo selezionato. * **Avvierà `GDBSession`** con l'eseguibile e le opzioni del profilo. * **Imposterà TUTTI i breakpoint** definiti nelle azioni del profilo. È importante che GDB permetta di impostare breakpoint che potrebbero diventare attivi solo più tardi (es. in librerie caricate dinamicamente). * **Avvierà il programma (`run` con i parametri del profilo).** * **Ciclo di Eventi GDB Modificato**: Invece di aspettare l'input dell'utente, il `ProfileExecutor` dovrà reagire agli eventi di GDB (principalmente "breakpoint hit"). * Quando un breakpoint del profilo viene raggiunto: 1. Identificare quale "azione di debug" del profilo corrisponde al breakpoint corrente. 2. Per ogni variabile in `variables_to_dump` per quell'azione: * Inviare il comando `dump_json nome_variabile` a `GDBSession`. * Ricevere il JSON (o l'errore). * Formattare il nome del file di output usando `output_filename_pattern` (sostituendo placeholder come `{app_name}`, `{timestamp}`, `{breakpoint}`, `{variable}`). * Salvare il JSON/CSV nella `output_directory` specificata, usando `output_formatter.py`. 3. Se l'azione specifica `continue_after_dump: true`, inviare un comando `continue` a GDB. 4. Se `continue_after_dump: false` (o se è l'ultima azione del profilo e si vuole terminare), la sessione GDB potrebbe fermarsi o uscire. * **Gestione Fine Esecuzione/Interruzione**: * Il ciclo automatico continua finché il programma target termina, o GDB si chiude, o l'utente interrompe manualmente il processo automatico (serve un pulsante "Stop Automated Run" nella GUI). * Se il programma termina normalmente o va in crash prima di raggiungere tutti i breakpoint previsti, questo dovrebbe essere loggato. * **Feedback all'Utente**: La GUI dovrebbe mostrare lo stato dell'esecuzione automatica (es. "Running profile 'X'...", "Hit breakpoint Y, dumping Z...", "Profile completed/terminated."). La scheda "Application Log" e "GDB Raw Output" saranno cruciali. **6. Modifiche a `GDBSession` (`core/gdb_controller.py`):** * Potrebbe non necessitare di modifiche enormi se la logica di esecuzione del profilo è gestita esternamente da una classe `ProfileExecutor` che usa `GDBSession` come fa ora `GDBGui`. * Tuttavia, `GDBSession` deve già supportare il passaggio dei timeout e delle `dumper_options` in modo flessibile, cosa che abbiamo già fatto. **Come Strutturare il Lavoro:** 1. **Fase 1: Struttura Dati e Configurazione.** * Definire la struttura JSON esatta per i profili. * Estendere `AppSettings` per salvare/caricare la lista di profili. 2. **Fase 2: UI per la Gestione dei Profili.** * Creare `ProfileManagerWindow` per CRUD (Create, Read, Update, Delete) dei profili e delle loro azioni. Questa è una grossa fetta di lavoro UI. 3. **Fase 3: Logica di Esecuzione del Profilo.** * Creare la classe `ProfileExecutor` (o integrare in `GDBGui` se si preferisce, ma separare potrebbe essere più pulito). * Implementare il ciclo di esecuzione automatica, gestione dei breakpoint, dump e salvataggio automatico dei file. 4. **Fase 4: Integrazione con la GUI Principale.** * Aggiungere il menu "Profiles" e i controlli per lanciare un profilo in modalità automatica. * Fornire feedback all'utente durante l'esecuzione automatica. **Considerazioni Aggiuntive:** * **Validazione dei Profili**: Assicurarsi che i percorsi e i breakpoint siano validi quando si salva un profilo. * **Templating Nomi File**: Usare `string.Template` o f-string per i pattern dei nomi dei file. * **Error Handling**: Gestione robusta degli errori durante l'esecuzione automatica (es. GDB crasha, variabile non trovata, impossibile scrivere file). * **Interruzione Utente**: Un modo pulito per l'utente di interrompere un'esecuzione di profilo lunga. * **Interfaccia per Azioni Complesse**: La UI per definire le "azioni di debug" (breakpoint -> variabili -> formato -> output) deve essere ben pensata per non risultare troppo confusionaria. Un approccio master-detail potrebbe funzionare. --- ### Altre Idee Oltre ai Profili? Sì, partendo dalla base attuale, ecco alcune altre direzioni o miglioramenti possibili, alcuni più semplici, altri più complessi: 1. **Miglioramento dell'Analisi dell'Output JSON nella GUI**: * **Visualizzatore JSON ad Albero**: Invece di solo testo, usare un widget `tkinter.ttk.Treeview` per visualizzare il JSON in modo espandibile/collassabile. Questo renderebbe la navigazione di strutture complesse molto più semplice direttamente nell'app. Esistono librerie o esempi per questo. * **Filtri e Ricerca nel JSON**: Possibilità di cercare chiavi o valori nell'output JSON visualizzato. 2. **Integrazione più Profonda con i Comandi GDB**: * **Console GDB Interattiva Semplificata**: Una piccola entry box nella GUI per inviare comandi GDB arbitrari e vedere l'output (oltre ai pulsanti predefiniti). Questo darebbe più flessibilità senza dover passare al terminale GDB completo. * **Visualizzazione Stack Trace**: Quando si è a un breakpoint, mostrare lo stack trace corrente in un'area dedicata della GUI. * **Visualizzazione Registri**: Mostrare i valori dei registri della CPU. 3. **Supporto per GDB Remote Debugging**: * Aggiungere opzioni di configurazione per connettersi a un `gdbserver` (host, porta). * Modificare `GDBSession` per supportare l'avvio di GDB con target remoto. 4. **Scripting Utente Avanzato**: * Permettere agli utenti di specificare piccoli snippet di script Python GDB da eseguire a determinati breakpoint, oltre al semplice dump di variabili (questo si sovrappone un po' alla logica dei profili ma potrebbe essere più generico). 5. **Miglioramenti alla Gestione degli Errori e Feedback Utente**: * Diagnostica più dettagliata quando GDB fallisce l'avvio o un comando. * Suggerimenti più specifici basati sui messaggi di errore comuni di GDB. 6. **"Watch Window" Semplice**: * Un'area dove l'utente può inserire alcune variabili che vengono automaticamente interrogate e aggiornate ogni volta che GDB si ferma (step, breakpoint). Richiederebbe un polling più attivo di GDB. 7. **Internazionalizzazione (i18n)**: * Supporto per più lingue nell'interfaccia utente (anche se hai detto di mantenere i commenti in inglese, la UI potrebbe essere multilingua). **Discussione:** La tua idea sui **profili di lancio automatici è decisamente la più impattante e utile** tra le possibili evoluzioni. Trasforma lo strumento in qualcosa di molto più potente per l'automazione. **Prima di iniziare a scrivere codice per i profili, ti suggerirei di:** 1. **Confermare la Struttura Dati del Profilo**: Siamo d'accordo sulla struttura JSON/dizionario che ho proposto per un profilo? Ci sono campi mancanti o da modificare? 2. **Prioritizzare le Funzionalità del Profilo**: L'intera gestione dei profili è un grosso lavoro. Potremmo iniziare con una versione più semplice? * Ad esempio, Fase 1: solo un profilo alla volta, senza UI di gestione complessa, ma definito direttamente nel file JSON di configurazione. * Oppure, Fase 1: UI per un singolo profilo, e la logica di esecuzione per quel singolo profilo. * Poi, Fase 2: UI per gestire più profili. 3. **Discutere la UI per le "Azioni di Debug"**: Come immagini che l'utente configuri "a questo breakpoint, dumpa queste N variabili, con questi formati, in questa directory"? Questa è una sfida UI non banale se vogliamo che sia user-friendly. Penso che la tua idea sia eccellente. Se sei d'accordo, potremmo iniziare a dettagliare la Fase 1 dei profili (struttura dati e `AppSettings`). Cosa ne pensi di questa analisi e della proposta di realizzazione per i profili? E le altre idee ti danno qualche spunto o preferisci concentrarti sui profili per ora?