IOS debug网络PonyDebugger 实践篇

本文介绍了一个强大的iOS调试工具PonyDebugger的配置及使用方法。它可在Chrome浏览器中作为插件运行,配合iOS SDK实现应用状态监测。文章详细介绍了安装步骤、服务器端配置流程、客户端集成方法,并列举了其主要功能,包括网络请求监听、UI层级解析和CoreData数据浏览。

引言:

 PonyDebugger是一个很给力的iOS调试工具,它的监视器安装在Chrome浏览器下做为插件使用,通过监视器和PonyDebuggeriOS SDK相辅相成,可以很好的监视App的运作情况.它的突出的亮点功能如下:

 1:实时的检测应用与网络的交互情况

 2:查看应用内Core Data的数据变化

 3:实时反馈UI层的层级情况


快速开始

 服务器端

 1.安装 Xcode's Command Line Tools

 2.shell里面执行下面命令

curl -skhttps://cloud.github.com/downloads/square/PonyDebugger/bootstrap-ponyd.py | \

 python - --ponyd-symlink=/usr/local/bin/ponyd ~/Library/PonyDebugger

出现error的信息的话  可能就是需要管理员权限 去创建

用管理员 权限 登陆 去执行 命令 即可

 3. 安装成功以后,在shell里面执行

 ponyd serve --listen-interface=127.0.0.1

 4. 打开你的浏览器输入地址

 http://localhost:9000


看见此图就配置成功了: 成功配置图片

从此下载  打包好的 framework,http://download.youkuaiyun.com/detail/langyuejing/6390913

此framework 是根据Github源码进行编译的 在Xcode 5上 编译环境 arm64 ,armv7,armv7s 对源码 数据类型做了初步的64位兼容的

可以直接添加到工程里 

添加link参数-Objc添加link参数-Objc 

在使用的地方 导入

#import <PonyDebugger/PonyDebugger.h>

iOS端的PonyDebugger是单例模式存在,所以初始化方法如下:

 之后再使用如下方法建立与服务端的连接:

PDDebugger *debugger = [PDDebugger defaultInstance];

 [debugger connectToURL:[NSURL URLWithString:@"ws://localhost:9000/device"]];

 

 以下开始具体功能

 1:开启应用视图层级解析

[debugger enableViewHierarchyDebugging];

应用层视图层级解析

 

 其中所看到的frame class等字段可以通过以下方法实现自定义是否需要在层级中显示,是以KVO形式获取的.


[debugger setDisplayedViewAttributeKeyPaths:@[@"frame",@"hidden",@"class",@"tag",@"alpha",@"userInteractionEnabled"]];

 

 2:开启网络请求监听


 [debugger enableNetworkTrafficDebugging];

 开启后,可以设置为是否监听所有的网络请求:


 [debugger forwardAllNetworkTraffic];

 还是只监听某一个类网络请求:


 [debugger forwardNetworkTrafficFromDelegateClass:[User class]];

网络请求截图

网络请求截图

网络请求截图

 3:开启Core Data数据浏览


 [debugger enableCoreDataDebugging];

 开启后,继续添加需要检测的CoreData上下文


 [debugger addManagedObjectContext:[StackMobManager sharedInstance].keyManagedObjectContext];

core data


github 地址

 https://github.com/square/PonyDebugger

参考资料:

 1:简单配置PonyDebugger

 http://iiiyu.com/2013/01/14/simple-configuration-ponydebugger/

这个东东 还是不错  用来监控网络请求   至于core data 很少用  呵呵  
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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