Tornado는 Python으로 작성된 웹 프레임워크로, 비동기 및 고성능 특징을 가지고 있습니다. 하지만 때로는 코드가 복잡해지고 디버깅이 어려워질 수 있습니다. 이 글에서는 Tornado 애플리케이션의 디버깅과 프로파일링에 대해 알아보겠습니다.

1. 로깅(logging)

Tornado 애플리케이션을 디버깅할 때 가장 기본적이고 중요한 도구는 로깅입니다. 로깅은 버그를 찾고 원인을 추적하는 데 도움이 되며, 실행 중인 코드에서 중요한 정보를 기록할 수 있습니다.

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.debug("This is a debug message")
logger.info("This is an info message")
logger.warning("This is a warning message")
logger.error("This is an error message")

로깅 레벨을 설정하여 출력되는 로그의 상세도를 조절할 수 있습니다. 기본적으로는 WARNING 레벨 이상의 로그만 출력됩니다.

2. 디버거(debugger)

Tornado 애플리케이션의 버그를 찾기 위해 디버거를 사용할 수 있습니다. 디버거는 코드 실행을 중지하고 변수의 값을 확인하고 스택의 상태를 탐색하는 데 도움이 됩니다. Python의 내장 모듈인 pdb를 사용하여 디버깅할 수 있습니다.

import pdb

def divide(x, y):
    result = x / y
    return result

pdb.set_trace()
result = divide(10, 0)
print(result)

위 코드에서는 pdb.set_trace()를 사용하여 디버깅 모드를 시작하고, result 변수의 값을 확인한 후, divide 함수를 호출합니다. 디버깅 모드에서는 step, next, continue 등의 명령어를 입력하여 코드의 실행을 제어할 수 있습니다.

3. 프로파일러(profiler)

애플리케이션의 성능을 측정하고 병목 현상을 찾기 위해 프로파일러를 사용할 수 있습니다. cProfile은 Python의 내장 모듈로, 프로파일링을 위해 사용할 수 있습니다.

import cProfile

def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1)

cProfile.run('factorial(5)')

위 코드에서는 cProfile.run() 함수를 사용하여 factorial(5) 함수의 실행 시간과 각 함수 호출의 소요 시간을 측정합니다.

마무리

Tornado 애플리케이션의 디버깅과 프로파일링은 효율적인 개발과 최적화에 중요한 역할을 합니다. 로깅을 통해 실행 중인 코드의 상태를 모니터링하고, 디버거를 사용하여 문제를 해결하며, 프로파일러를 통해 성능 병목 현상을 찾을 수 있습니다. 디버깅과 프로파일링은 개발자의 툴박스에 반드시 포함되어야 합니다.