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Come eseguire il debug
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Compila:
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make
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Avvia GDB:
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gdb debug/test_cpp_python.exe
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in gdb
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break test_cpp_python.cpp:14
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run
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source scripts/dump_vector.py
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dump_to_json myVector
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dump_to_csv myVector
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Troverai output.json e output.csv nella root del progetto.
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Reading symbols from C:\src\____GitProjects\cpp_python_debug\ws_luna\test_cpp_python\Debug\test_cpp_python.exe...
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(gdb) b 25
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Breakpoint 1 at 0x401740: file ../src/test_cpp_python.cpp, line 25.
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(gdb) run
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Starting program: C:\src\____GitProjects\cpp_python_debug\ws_luna\test_cpp_python\Debug\test_cpp_python.exe
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[New Thread 6004.0x2004]
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[New Thread 6004.0x2f04]
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[New Thread 6004.0x21b4]
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Thread 1 hit Breakpoint 1, main () at ../src/test_cpp_python.cpp:25
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25 std::cout << "Break here" << std::endl; // <-- punto di stop
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(gdb) source C:\src\____GitProjects\cpp_python_debug\cpp_python_debug\core\gdb_dumper.py
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(gdb) dump_json myInt
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START_JSON_OUTPUT
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987
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END_JSON_OUTPUT
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(gdb) dump_json myDouble
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START_JSON_OUTPUT
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123.456
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END_JSON_OUTPUT
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(gdb) dump_json myStruct
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START_JSON_OUTPUT
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DEBUG_STRING_TRACE: _serializ
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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:
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* **Regression Testing**: Verificare che determinate strutture dati mantengano valori attesi in punti specifici dell'esecuzione dopo modifiche al codice.
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* **Performance Profiling (rudimentale)**: Collezionare dati in vari punti per capire come evolvono.
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* **Debugging di Bug Complessi**: Automatizzare la raccolta di informazioni in scenari difficili da riprodurre manualmente più volte.
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* **Snapshotting**: Creare "istantanee" dello stato di variabili chiave in momenti cruciali.
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Analizziamo come realizzarla e poi vediamo se ci sono altre idee.
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### Proposta di Realizzazione: Profili di Lancio Automatici
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Questa è una funzionalità complessa che toccherà diversi aspetti dell'applicazione. Ecco una possibile suddivisione e come potremmo implementarla:
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**1. Definizione della Struttura Dati per i Profili:**
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Ogni profilo dovrà contenere:
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* **Nome del Profilo**: Un identificatore univoco per l'utente (es. "Test Vettore Con Input X", "Snapshot Inizializzazione Modulo Y").
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* **Percorso Eseguibile Target**: Il percorso dell'eseguibile specifico per questo profilo.
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* **Parametri di Avvio**: Argomenti da passare all'eseguibile.
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* **Lista di "Azioni di Debug"**: Questa è la parte centrale. Ogni azione potrebbe essere una tupla o un dizionario che specifica:
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* `breakpoint_location`: La stringa del breakpoint (es. `main`, `file.cpp:123`, `MyClass::myMethod`).
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* `variables_to_dump`: Una lista di stringhe, ognuna rappresentante una variabile o espressione da dumpare a quel breakpoint.
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* `output_format`: Per ogni variabile, o globalmente per l'azione, se salvare in "JSON" o "CSV".
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* `output_directory`: Directory dove salvare i file dumpati per questa azione (potrebbe essere globale per il profilo o specifica per azione/breakpoint).
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* `output_filename_pattern`: Un pattern per generare i nomi dei file (es. `{app_name}_{timestamp}_{breakpoint}_{variable}.{format}`).
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* `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").
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* `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.
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**2. Modifiche alla Gestione della Configurazione (`AppSettings` in `core/config_manager.py`):**
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* `AppSettings` dovrà essere esteso per salvare e caricare una lista di questi profili. Potremmo avere una nuova categoria `"profiles"` nel dizionario `self._settings`.
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```json
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{
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"general": { ... },
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"timeouts": { ... },
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"dumper_options": { ... },
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"gui": { ... },
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"profiles": [
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{
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"profile_name": "TestVector",
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"target_executable": "/path/to/my_app.exe",
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"program_parameters": "-testmode",
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"actions": [
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{
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"breakpoint_location": "main",
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"variables_to_dump": ["argc", "argv[0]"],
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"output_format": "json",
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"output_directory": "/tmp/debug_dumps/TestVector",
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"filename_pattern": "{breakpoint}_{variable}_{timestamp}.json",
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"continue_after_dump": true
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},
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{
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"breakpoint_location": "MyClass::processData:125",
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"variables_to_dump": ["this->internal_vector", "local_status_flag"],
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"output_format": "csv", // Magari per il vettore
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"output_directory": "/tmp/debug_dumps/TestVector",
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"filename_pattern": "{breakpoint}_{variable}_{timestamp}.csv",
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"continue_after_dump": false // Si ferma qui
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}
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]
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},
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// ... altri profili ...
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]
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}
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```
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**3. Nuova Interfaccia Utente per la Gestione dei Profili (`gui/profile_manager_window.py`):**
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* Servirà una nuova finestra `Toplevel` (es. `ProfileManagerWindow`) accessibile da un menu nella `GDBGui` (es. "Profiles" > "Manage Profiles...").
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* Questa finestra permetterà di:
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* Visualizzare la lista dei profili esistenti.
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* Creare un nuovo profilo.
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* Modificare un profilo esistente (nome, eseguibile, parametri, e la lista di azioni di debug).
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* Duplicare un profilo.
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* Eliminare un profilo.
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* 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.
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**4. Modifiche alla Finestra Principale (`gui/main_window.py`):**
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* Un nuovo menu "Profiles" con:
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* "Manage Profiles..." (apre `ProfileManagerWindow`).
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* 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)".
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* Un nuovo pulsante/modalità "Run Automated Profile" o un selettore di profili con un pulsante "Run Selected Profile".
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**5. Logica di Esecuzione Automatica del Profilo (`core/profile_executor.py` o integrata in `gdb_controller.py`):**
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Questa è la parte più complessa. Quando si lancia un profilo in modalità automatica:
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* La `GDBGui` (o una nuova classe `ProfileExecutor`) prenderà il profilo selezionato.
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* **Avvierà `GDBSession`** con l'eseguibile e le opzioni del profilo.
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* **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).
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* **Avvierà il programma (`run` con i parametri del profilo).**
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* **Ciclo di Eventi GDB Modificato**: Invece di aspettare l'input dell'utente, il `ProfileExecutor` dovrà reagire agli eventi di GDB (principalmente "breakpoint hit").
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* Quando un breakpoint del profilo viene raggiunto:
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1. Identificare quale "azione di debug" del profilo corrisponde al breakpoint corrente.
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2. Per ogni variabile in `variables_to_dump` per quell'azione:
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* Inviare il comando `dump_json nome_variabile` a `GDBSession`.
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* Ricevere il JSON (o l'errore).
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* Formattare il nome del file di output usando `output_filename_pattern` (sostituendo placeholder come `{app_name}`, `{timestamp}`, `{breakpoint}`, `{variable}`).
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* Salvare il JSON/CSV nella `output_directory` specificata, usando `output_formatter.py`.
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3. Se l'azione specifica `continue_after_dump: true`, inviare un comando `continue` a GDB.
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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.
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* **Gestione Fine Esecuzione/Interruzione**:
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* 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).
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* Se il programma termina normalmente o va in crash prima di raggiungere tutti i breakpoint previsti, questo dovrebbe essere loggato.
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* **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.
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**6. Modifiche a `GDBSession` (`core/gdb_controller.py`):**
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* 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`.
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* Tuttavia, `GDBSession` deve già supportare il passaggio dei timeout e delle `dumper_options` in modo flessibile, cosa che abbiamo già fatto.
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**Come Strutturare il Lavoro:**
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1. **Fase 1: Struttura Dati e Configurazione.**
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* Definire la struttura JSON esatta per i profili.
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* Estendere `AppSettings` per salvare/caricare la lista di profili.
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2. **Fase 2: UI per la Gestione dei Profili.**
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* Creare `ProfileManagerWindow` per CRUD (Create, Read, Update, Delete) dei profili e delle loro azioni. Questa è una grossa fetta di lavoro UI.
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3. **Fase 3: Logica di Esecuzione del Profilo.**
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* Creare la classe `ProfileExecutor` (o integrare in `GDBGui` se si preferisce, ma separare potrebbe essere più pulito).
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* Implementare il ciclo di esecuzione automatica, gestione dei breakpoint, dump e salvataggio automatico dei file.
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4. **Fase 4: Integrazione con la GUI Principale.**
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* Aggiungere il menu "Profiles" e i controlli per lanciare un profilo in modalità automatica.
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* Fornire feedback all'utente durante l'esecuzione automatica.
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**Considerazioni Aggiuntive:**
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* **Validazione dei Profili**: Assicurarsi che i percorsi e i breakpoint siano validi quando si salva un profilo.
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* **Templating Nomi File**: Usare `string.Template` o f-string per i pattern dei nomi dei file.
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* **Error Handling**: Gestione robusta degli errori durante l'esecuzione automatica (es. GDB crasha, variabile non trovata, impossibile scrivere file).
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* **Interruzione Utente**: Un modo pulito per l'utente di interrompere un'esecuzione di profilo lunga.
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* **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.
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### Altre Idee Oltre ai Profili?
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Sì, partendo dalla base attuale, ecco alcune altre direzioni o miglioramenti possibili, alcuni più semplici, altri più complessi:
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1. **Miglioramento dell'Analisi dell'Output JSON nella GUI**:
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* **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.
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* **Filtri e Ricerca nel JSON**: Possibilità di cercare chiavi o valori nell'output JSON visualizzato.
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2. **Integrazione più Profonda con i Comandi GDB**:
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* **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.
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* **Visualizzazione Stack Trace**: Quando si è a un breakpoint, mostrare lo stack trace corrente in un'area dedicata della GUI.
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* **Visualizzazione Registri**: Mostrare i valori dei registri della CPU.
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3. **Supporto per GDB Remote Debugging**:
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* Aggiungere opzioni di configurazione per connettersi a un `gdbserver` (host, porta).
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* Modificare `GDBSession` per supportare l'avvio di GDB con target remoto.
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4. **Scripting Utente Avanzato**:
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* 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).
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5. **Miglioramenti alla Gestione degli Errori e Feedback Utente**:
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* Diagnostica più dettagliata quando GDB fallisce l'avvio o un comando.
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* Suggerimenti più specifici basati sui messaggi di errore comuni di GDB.
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6. **"Watch Window" Semplice**:
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* 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.
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7. **Internazionalizzazione (i18n)**:
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* Supporto per più lingue nell'interfaccia utente (anche se hai detto di mantenere i commenti in inglese, la UI potrebbe essere multilingua).
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**Discussione:**
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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.
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**Prima di iniziare a scrivere codice per i profili, ti suggerirei di:**
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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?
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2. **Prioritizzare le Funzionalità del Profilo**: L'intera gestione dei profili è un grosso lavoro. Potremmo iniziare con una versione più semplice?
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* Ad esempio, Fase 1: solo un profilo alla volta, senza UI di gestione complessa, ma definito direttamente nel file JSON di configurazione.
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* Oppure, Fase 1: UI per un singolo profilo, e la logica di esecuzione per quel singolo profilo.
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* Poi, Fase 2: UI per gestire più profili.
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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.
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Penso che la tua idea sia eccellente. Se sei d'accordo, potremmo iniziare a dettagliare la Fase 1 dei profili (struttura dati e `AppSettings`).
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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? |