VALLONGOL/SXXXXXXX_CppPythonDebug
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SXXXXXXX_CppPythonDebug/todo.md
VALLONGOL f16862ce29 add profiler gui
2025-05-23 08:59:38 +02:00

15 KiB
Raw Blame History

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. 
    {
    "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?