modelx.get_stacktrace#

get_stacktrace(summarize=False)[源代码]#

获取堆栈跟踪。

如果summarize设置为False（默认值），则返回调用堆栈跟踪。堆栈跟踪是一个元组列表，每个元组代表两种操作类型之一：压入("ENTER")或弹出("EXIT")调用堆栈。下表显示了存储在元组元素中的数据。

索引	内容
0	"进入"或"退出"
1	堆栈位置
2	时间（自epoch起经过的秒数）
3	表示Cells对象的字符串
4	Cells对象的参数元组

如果summarize设置为True，则返回跟踪的摘要。该摘要是一个dict，其键是被调用Cells的表示字符串，值则是包含以下Cells统计信息的字典。

键	值
“calls”	对Cells的调用次数
“duration”	单元格中经过的总时间（秒）
“first_entry_at”	首次进入Cells的时间（自epoch起）
“last_exit_at”	最后一次退出Cells的时间（从epoch开始计算）

在使用get_stacktrace()之前，必须通过start_stacktrace()激活调用堆栈跟踪，否则会引发运行时错误。当将summarize设置为True时，请确保调用start_stacktrace()时其参数maxlen设置为None，否则get_stacktrace()可能会因不完整的跟踪记录而引发错误。

Returns:: 一个元组列表，每个元组代表一条堆栈历史记录，或者是一个包含摘要信息的字典。

示例

以下示例代码创建并执行一个示例模型，并将执行过程的跟踪摘要存储为Pandas DataFrame：

import time
import pandas as pd
import modelx as mx

m = mx.new_model()

m.time = time

@mx.defcells
def foo(x):
    time.sleep(0.1)     # Waits 0.1 second
    return foo(x-1) + 1 if x > 0 else bar()

@mx.defcells
def bar():
    time.sleep(0.2)     # Waits 0.2 second
    return 0

mx.start_stacktrace(maxlen=None)

foo(5)

df = pd.DataFrame.from_dict(
    mx.get_stacktrace(summarize=True), orient="index")

mx.stop_stacktrace()

该DataFrame展示了每个公式被调用的次数、每个公式消耗的时间、执行首次进入每个公式的时间，以及执行最后一次离开每个公式的时间。

单元格	调用次数	持续时间	首次进入时间	最后退出时间
Model1.Space1.foo(x)	6	0.6097867488861084	1605873067.2099519	1605873068.0203028
Model1.Space1.bar()	1	0.20056414604187012	1605873067.8197386	1605873068.0203028

另请参阅

start_stacktrace() stop_stacktrace() clear_stacktrace()

版本0.11.0变更：summarize 参数已添加。

在0.0.25版本中新增。

modelx.get_stacktrace#

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