Esta guía te enseñará cómo:
Nota al pie: adaptada del eslogan de Perl: "Las cosas fáciles deberían ser fáciles y las cosas difíciles deberían ser posibles".
Esta es una colección de metodologías de trabajo en progreso y recetas de copia-n-paste para la depuración exitosa de problemas de software simples y complicados. Algunas secciones están bastante completas, mientras que otras se terminarán en una etapa posterior, y otras no se han iniciado.
He estado desarrollando software desde 1995 y mucho de este trabajo implicó la depuración. A lo largo de los años, desarrollé varias metodologías eficientes para descubrir la fuente del problema, que es la etapa más difícil de resolverlo. Dado que después del problema se entiende, típicamente la resolución es relativamente fácil.
De vez en cuando alguien a quien estaría depurando un problema con alguien que sugiriera compartir mis enfoques con el mundo. Siempre dije que sería demasiado difícil de generalizar, pero recientemente la semilla plantada parece haber brotado y, por lo tanto, en los siguientes documentos intentaré compartir algunas de las ideas para aliviar este proceso a veces difícil.
Escribir sobre la depuración en el vacío es muy difícil y dado que no he estado guardando casos de uso, tomará algún tiempo construir esto, así que espere que estas páginas sean un trabajo en progreso (WIP) para muchas lunas. Pero esperamos que algunas ideas se puedan transmitirte más temprano que tarde, y ayudarían a aliviar tu carga de depuración en tus proyectos de trabajo y juego.
Metodología de depuración rápida
Programas compilados de depuración - gdb , ldd , nm , LD_LIBRARY_PATH , LD_PRELOAD
Depuración de Python - py-spy , Ruts, Auto-Print
Herramientas UNIX para la depuración - bash , strace , make , Strem, nohup
Depuración de proyectos de aprendizaje automático (externo)
Si encontró un error, error tipográfico o desea proponer una mejora, no dude en abrir un problema o contribuir con un PR.
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