Python中利用 sys.settrace 精准获取函数调用前一行的代码行号

本文探讨了如何在Python中获取函数调用前，即上一条被执行语句的行号。传统的 inspect.currentframe().f_back.f_lineno 方法只能获取调用函数本身的行号，无法满足需求。通过引入 sys.settrace 机制，结合自定义的追踪函数和双端队列 (collections.deque)，我们可以精确地记录代码执行路径，从而在函数被调用时，获取到其前一条语句的行号，实现对程序执行流程的细粒度监控。

挑战：获取函数调用前的精确行号

在Python开发中，我们有时需要获取代码执行的上下文信息，例如某个函数被调用时，是哪一行代码触发了这次调用。inspect 模块提供了一些工具，例如 inspect.currentframe().f_back.f_lineno 可以获取当前函数调用者（即上一层堆栈帧）的行号。然而，这个方法返回的是调用函数本身的行号，而非调用前执行的最后一条语句的行号。

考虑以下场景：

Line 1: if True:
Line 2:     print("Expecting the line no = 2") # 我们期望获取的行号
Line 3: else:
Line 4:     pass
Line 5: log() # 调用 log() 函数的行

在这种情况下，inspect.currentframe().f_back.f_lineno 会返回 log() 函数所在的行号（即第5行），而不是我们期望的第2行。要获取第2行这样的“前一条语句”的行号，我们需要更深入地追踪Python的执行流程。

解决方案：利用 sys.settrace 进行代码追踪

Python的 sys 模块提供了一个强大的调试钩子：sys.settrace()。这个函数允许我们设置一个全局的追踪函数，每当Python解释器执行到新的代码行、调用函数、返回函数或发生异常时，都会回调这个追踪函数。通过巧妙地利用这一机制，我们可以实现对代码执行路径的精确记录。

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sys.settrace 工作原理

sys.settrace(trace_func) 接收一个可调用对象 trace_func 作为参数。trace_func 的签名通常是 trace_func(frame, event, arg)：

• frame: 当前执行的堆栈帧对象。
• event: 一个字符串，表示发生的事件类型，常见类型包括：
  • 'call': 函数被调用。
  • 'line': 执行了新的代码行。
  • 'return': 函数返回。
  • 'exception': 发生了异常。
• arg: 事件相关的参数，例如 event 为 'exception' 时，arg 是异常信息。

trace_func 必须返回自身或另一个追踪函数，以继续追踪。如果返回 None，则停止追踪。

实现细节：追踪与过滤

为了获取函数调用前一行的行号，我们需要一个追踪函数来：

1. 记录行号： 在 'line' 事件发生时，记录当前行的行号。
2. 保持历史： 使用一个固定大小的队列来存储最近的行号，这样队列的头部始终保存着我们感兴趣的“前一条”行号。
3. 排除目标函数： 关键在于，当追踪函数进入我们想要获取其调用前行号的目标函数（例如 log()）内部时，应停止记录行号，以避免 log() 函数内部的行号污染我们的历史记录。

下面是一个实现这个逻辑的 Tracer 类：

import sys
from collections import deque

class Tracer:
    def __init__(self):
        # 使用 deque 存储行号，maxlen=2 确保只保留最近的两条记录
        # 这样当 log() 被调用时，linenos[0] 就是调用前的那一行
        self.linenos = deque(maxlen=2)
        # 存储 log 函数的代码对象，用于在 trace 函数中进行排除
        self.log_code = None

    def trace(self, frame, event, arg):
        # 仅处理 'line' 事件，即代码执行到新的一行
        if event == 'line':
            # 检查当前帧的代码对象是否为 log() 函数的代码对象
            # 如果不是 log() 函数内部的行，则记录
            if frame.f_code is not self.log_code:
                self.linenos.append(frame.f_lineno)
        # 必须返回自身，以确保追踪持续进行
        return self.trace

    def log(self):
        # 确保 log_code 在第一次调用 log 时被设置
        if self.log_code is None:
            self.log_code = self.log.__code__
        # 在 log 函数内部，我们可以访问 self.linenos[0] 来获取调用前的行号
        print(f"调用 log() 函数前执行的行号是: {self.linenos[0]}")

# 实例化 Tracer
tracer = Tracer()

# 设置全局追踪函数
# sys.settrace 会在所有新的线程和新的帧中启用追踪
sys.settrace(tracer.trace)

# 示例代码
# 这里的 sys._getframe().f_trace = tracer.trace 也是一种局部激活追踪的方式，
# 它将当前帧及其子帧的追踪函数设置为 tracer.trace。
# 在本例中，两种设置方式结合使用，确保了追踪的全面性。
sys._getframe().f_trace = tracer.trace

if True:
    # 假设此行位于文件的第 21 行
    assert True
else:
    pass

# 调用 log 函数
tracer.log()

# 停止全局追踪，避免对后续代码产生不必要的影响
sys.settrace(None)

代码解释：

1. Tracer 类： 封装了追踪逻辑和状态（行号队列）。
2. self.linenos = deque(maxlen=2)： 创建一个最大长度为2的双端队列。当新行号加入时，如果队列已满，最老的行号会自动从左侧移除。这样，队列中始终保持着最近的两条行号。当 log() 被调用时，linenos[0] 就是调用 log() 前的行号。
3. trace(self, frame, event, arg) 方法：
   • 只关注 event == 'line' 事件，因为我们只关心代码执行到新行时的信息。
   • if frame.f_code is not self.log_code: 是核心过滤逻辑。frame.f_code 是当前帧执行的代码对象，self.log_code 是 log 函数的代码对象。通过比较它们，我们可以判断当前执行的行是否属于 log 函数内部。如果不是，就将行号添加到 self.linenos 中。
   • return self.trace：确保追踪功能持续有效。
4. log(self) 方法： 在这里，self.linenos[0] 将提供我们所需的“前一条”行号。self.log_code = self.log.__code__ 确保在第一次调用 log 时获取其代码对象，以便在 trace 方法中进行排除判断。
5. sys.settrace(tracer.trace)： 将 tracer.trace 设置为全局追踪函数。这意味着Python解释器在执行任何代码时都会调用它。
6. sys._getframe().f_trace = tracer.trace： 这种方式是针对当前帧及其子帧设置追踪函数，确保在 sys.settrace 生效前或在特定局部范围内进行追踪。
7. sys.settrace(None)： 在完成追踪后，务必将全局追踪函数重置为 None，以避免不必要的性能开销和对后续代码执行的影响。

运行上述代码，如果 assert True 语句位于示例文件的第21行，输出将是：调用 log() 函数前执行的行号是: 21。

注意事项与总结

• 性能开销： sys.settrace 是一个强大的调试工具，但它会对程序性能产生显著影响，因为它在每次代码行执行时都会触发回调。因此，它不适用于生产环境或对性能要求极高的场景。应仅在调试或特定分析任务中使用，并在完成后及时关闭。
• 全局性： sys.settrace 设置的是一个全局追踪函数，会影响整个解释器的行为。这意味着它会追踪所有线程和所有新创建的帧。如果只需要追踪特定代码块，可以考虑更细粒度的控制，例如仅对特定函数的 f_trace 属性进行设置，或者在进入和退出目标代码块时动态开启和关闭追踪。
• 复杂性： 追踪函数的编写需要对Python的堆栈帧、事件类型有深入理解。对于更复杂的追踪需求，可能需要结合 inspect 模块进行更细致的分析。

通过 sys.settrace 结合精心设计的追踪逻辑，我们能够克服 inspect 模块在获取“前一条语句”行号方面的局限性，实现了对Python代码执行流程的精确监控。这对于高级调试、代码分析或自定义日志记录等场景非常有用。

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