디버깅 스킬

pytest 디버깅 플래그

# 첫 번째 실패에서 중단
poetry run pytest -x

# 실패 시 pdb 진입
poetry run pytest --pdb

# 마지막 실패한 테스트만 재실행
poetry run pytest --lf

# 실패한 테스트 먼저 실행
poetry run pytest --ff

# 특정 테스트만 실행
poetry run pytest -k "test_create_user"

# print 출력 보이기
poetry run pytest -s

# 조합: 실패 시 디버거 + 출력 표시
poetry run pytest -x -s --pdb

SQLAlchemy 쿼리 디버깅

# 1. echo=True: 모든 SQL 출력
engine = create_async_engine(url, echo=True)

# 2. 특정 요청에서만 쿼리 수 카운팅
from sqlalchemy import event

query_count = 0

@event.listens_for(engine.sync_engine, "before_cursor_execute")
def _count_queries(conn, cursor, statement, *args):
    nonlocal query_count
    query_count += 1

# 3. 느린 쿼리 감지
@event.listens_for(engine.sync_engine, "before_cursor_execute")
def _before(conn, cursor, statement, *args):
    conn.info["query_start"] = time.time()

@event.listens_for(engine.sync_engine, "after_cursor_execute")
def _after(conn, cursor, statement, *args):
    elapsed = time.time() - conn.info["query_start"]
    if elapsed > 0.5:
        logger.warning("slow_query", elapsed=elapsed, sql=statement[:200])

N+1 쿼리 감지

# 증상: 리스트 API에서 아이템 수만큼 SELECT 발생

# 확인: echo=True로 쿼리 수 세기
# N개 SELECT user → N+1 문제

# 해결: selectinload
from sqlalchemy.orm import selectinload

stmt = select(Order).options(
    selectinload(Order.items),
    selectinload(Order.user),
).where(Order.id == order_id)

비동기 디버깅

# 1. asyncio 디버그 모드
import asyncio
asyncio.get_event_loop().set_debug(True)
# → 코루틴 await 누락, 느린 콜백 경고

# 2. 동기 호출 혼재 감지 (흔한 실수)
# ❌ Wrong: 비동기 컨텍스트에서 동기 DB 호출
def get_user(db, user_id):  # sync!
    return db.query(User).get(user_id)

# ✅ Right: async 전용
async def get_user(db: AsyncSession, user_id: int):
    result = await db.execute(select(User).where(User.id == user_id))
    return result.scalar_one_or_none()

# 3. await 누락 감지
# mypy가 잡아줌: "Coroutine[...] is not awaited"
# ruff도 감지: RUF006

structlog 디버깅

import structlog

logger = structlog.get_logger()

# 1. 요청 컨텍스트 추적
structlog.contextvars.bind_contextvars(
    request_id=request_id,
    user_id=current_user.id,
)
# 이후 모든 로그에 request_id, user_id 자동 포함

# 2. 특정 흐름 추적
logger.info("order_created", order_id=order.id, items=len(order.items))
logger.warning("stock_low", product_id=pid, remaining=stock)
logger.error("payment_failed", order_id=order.id, reason=str(e))

# 3. 개발 환경: 콘솔 출력 (컬러)
# 프로덕션: JSON 출력 (파싱 가능)

메모리/성능 프로파일링

# CPU 프로파일링
poetry run python -m cProfile -s cumulative app/main.py

# 메모리 프로파일링 (설치: poetry add -G dev memray)
poetry run memray run app/main.py
poetry run memray flamegraph output.bin

# 라인별 프로파일링 (설치: poetry add -G dev line-profiler)
# @profile 데코레이터 추가 후:
poetry run kernprof -l -v app/services/heavy_service.py

흔한 에러 → 원인 매핑

디버깅 체크리스트

에러 발생 시:
1. [ ] 에러 메시지 전체 읽기 (마지막 줄부터)
2. [ ] 스택 트레이스에서 내 코드 위치 찾기
3. [ ] 해당 라인의 변수 값 확인 (print/pdb)
4. [ ] 최소 재현 케이스 만들기 (테스트)
5. [ ] echo=True / structlog로 흐름 추적
6. [ ] 가설 세우고 하나씩 검증