采金子Nokia 1.0 beta(128*128)发布,误入此blog者请访问http://wingser.blogspot.com

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#nokia #blog #motorola #手机 #游戏

博主寻求采金子手机游戏的出售渠道，感谢提供帮助者。该游戏基于CLDC1.0、MIDP1.0，大小52k。目前支持部分Nokia手机型号，针对Nokia其他型号及Sony Ericsson、Motorola等品牌手机的适配计划在四月中旬前完成。

http://wingser.blogspot.com

我将十分感谢任何对这个游戏的反馈,并且正在寻求出售的渠道,也对在这方面给予帮助的朋友致以谢意
MSN:WuJiayiSH@msn.com
电子信箱:WuJiayi74@citiz.net

该游戏基于CLDC1.0 , MIDP1.0,大小为52k
针对Nokia其他手机型号,Sony Ericsson,Motorola,Siemens,Samsung的手机计划在四月中旬前完成

采金子Nokia 1.0 beta(128*128)支持的手机型号有:(按前两位排序)

Nokia 2650

Nokia 3105
Nokia 3125
Nokia 3120
Nokia 3108
Nokia 3100
Nokia 3220
Nokia 3205
Nokia 3200
Nokia 3300

Nokia 5140
Nokia 5100

Nokia 6030
Nokia 6021
Nokia 6020
Nokia 6100
Nokia 6108
Nokia 6200
Nokia 6220
Nokia 6230
Nokia 6235
Nokia 6235i
Nokia 6225
Nokia 6560
Nokia 6585
Nokia 6610
Nokia 6610i
Nokia 6822
Nokia 6810
Nokia 6820
Nokia 6800
Nokia 6800

Nokia 7200
Nokia 7210
Nokia 7250i
Nokia 7250
Nokia 7260
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自适应通道均衡器Simulink模型：自适应均衡器的Simulink模型http://adaptivefilterapplications.blogspot.com-matlab开发
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CV codes代码分类整理合集(http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html)
欢迎来到打不死的小强的专栏
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http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/05/24/2515980.html
夏天DE风
09-27 1万+
转载： Deep Learning（深度学习）： ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：一 ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：二 Bengio团队的deep learning教程，用的theano库，主要是rbm系列，搞python的可以参考，很不错。 deeplearning.net
CV codes代码分类整理合集 http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html
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3D Computer Vision: Past, Present, and Future Talk 3D Computer Vision http://www.youtube.com/watch?v=kyIzMr917Rc Steven Seitz, University of Washington, Google Tech Talk, 2011    
(收藏）CV codes代码分类整理（CV codes代码分类整理合集 http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html）
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07-17 1万+
一、特征提取Feature Extraction：    SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]    PCA-SIFT [2] [Project]    Affine-SIFT [3] [Project]    SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]    Affine Covariant
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sys.settrace() should not be used when the debugger is being used. This may cause the debugger to stop working correctly. If this is needed, please check: http://pydev.blogspot.com/2007/06/why-cant-pydev-debugger-work-with.html to see how to restore the debug tracing back correctly.
07-03
<think>我们正在解决一个关于在调试器中使用`sys.settrace()`导致调试器失效的问题。在Python中，`sys.settrace()`函数用于设置一个跟踪函数，该函数会在每个函数调用和返回时被调用，以及每个代码行执行时被调用。然而，当我们在使用调试器（如pdb）时，调试器本身也会设置一个跟踪函数。如果我们自己调用`sys.settrace()`，就会覆盖调试器的跟踪函数，导致调试器失效。解决这个冲突的关键在于：我们需要在设置自己的跟踪函数的同时，保留并调用之前设置的跟踪函数（通常是调试器的跟踪函数）。这样，我们的跟踪函数和调试器的跟踪函数可以协同工作。具体步骤如下：1.在设置我们自己的跟踪函数之前，保存当前已设置的跟踪函数（即调试器的跟踪函数）。2.定义我们自己的跟踪函数，并在其中调用之前保存的跟踪函数（如果有的话），然后将我们自己的逻辑加入。3.设置我们的跟踪函数为新的跟踪函数。这样，当事件发生时，我们的跟踪函数会被调用，然后我们在适当的时候调用之前保存的跟踪函数，从而保证调试器的跟踪函数也能得到执行。注意：跟踪函数需要返回一个函数（通常就是它自己）来作为下一步的跟踪函数（用于局部作用域），或者返回None表示禁用跟踪。下面是一个示例代码：```pythonimport sys#保存原来的跟踪函数（可能是调试器设置的）original_trace= sys.gettrace() defmy_trace(frame,event,arg):#如果有原来的跟踪函数，先调用它if original_traceis notNone:original_trace(frame,event,arg)else:#否则，我们也可以选择不执行任何操作，或者执行我们自己的逻辑pass#在这里添加我们自己的跟踪逻辑#例如：打印事件和文件名print(f"Event: {event}in {frame.f_code.co_filename}")#返回跟踪函数本身，用于下一步的跟踪（在局部作用域中）return my_trace#设置我们的跟踪函数sys.settrace(my_trace)```但是，上面的简单实现可能还不够，因为我们需要确保在调用原始跟踪函数后，返回原始跟踪函数所返回的跟踪函数（如果有的话）。这是因为跟踪函数可以返回一个新的跟踪函数（用于局部作用域），而我们的跟踪函数应该遵循同样的规则。改进版本：```pythonimportsysoriginal_trace =sys.gettrace()def my_trace(frame,event,arg):#先调用原来的跟踪函数（如果有），并获取它返回的局部跟踪函数local_original_trace =Noneiforiginal_trace isnot None:local_original_trace =original_trace(frame, event, arg)#我们自己的逻辑print(f"Event: {event}in {frame.f_code.co_filename}")#如果原始跟踪函数返回了一个局部跟踪函数，那么我们需要在局部跟踪函数中包装我们自己的跟踪函数iflocal_original_trace isnot None:#定义一个包装函数，用于在局部作用域中同时处理原始跟踪函数和我们自己的跟踪函数def new_local_trace(frame, event, arg):#先调用原始局部跟踪函数if local_original_traceis notNone:result= local_original_trace(frame,event,arg)else:result =None#然后调用我们自己的跟踪函数（注意：这里我们不需要再打印，因为全局跟踪函数已经打印了？）#实际上，在局部作用域中，我们可能希望继续使用全局的跟踪函数？或者也可以做类似处理。#但为了简单，我们可以返回一个跟踪函数，它继续调用原始局部跟踪函数和我们自己的逻辑？#但是这样会复杂化，因此我们这里只返回原始局部跟踪函数，而不再添加额外的逻辑，以免递归过深。#或者，我们可以选择在局部作用域中不进行我们自己的跟踪？这取决于需求。#由于需求不明确，我们暂时不处理局部作用域的自定义跟踪，只处理全局的。return resultreturn new_local_traceelse:#如果没有局部跟踪函数，我们返回我们自己的跟踪函数用于局部作用域？或者返回None？#注意：如果我们在局部作用域返回自己，那么每个局部事件也会触发，这可能会很慢。#因此，我们只希望全局事件（call、return等）被处理，行事件（line）通常是局部的。#所以，我们返回None，表示在局部作用域不进行跟踪（除了全局事件外，我们不会跟踪行事件）。#或者，我们可以选择返回一个跟踪函数来跟踪行事件，但这样会非常慢。#这里我们返回None，即不在局部作用域进行我们自己的跟踪。#但是，如果原始跟踪函数返回了None，我们也返回None。returnNonesys.settrace(my_trace) ```这个实现比较复杂，特别是处理局部跟踪函数的部分。实际上，如果我们只是想在全局事件（如函数调用和返回）上做一些事情，而不关心行事件，那么我们可以简化处理：只调用原始跟踪函数，然后返回原始跟踪函数返回的局部跟踪函数（而不添加我们自己的局部跟踪）。这样，在局部作用域中，只有原始跟踪函数（调试器）的跟踪会继续。简化版本：```pythonimportsysoriginal_trace =sys.gettrace()def my_trace(frame,event,arg):#先调用原来的跟踪函数（如果有），并获取它返回的局部跟踪函数iforiginal_trace isnot None:result= original_trace(frame,event,arg)else:result =None#我们只关心全局事件（call,return等），不关心行事件（line）？那么我们可以只在特定事件上执行我们的逻辑#例如，我们只关心函数调用（call）事件ifevent =='call':print(f"Calling:{frame.f_code.co_name} in{frame.f_code.co_filename}")#返回原始跟踪函数返回的局部跟踪函数，这样调试器的局部跟踪可以继续returnresultsys.settrace(my_trace)```这个版本中，我们只是简单地在调用原始跟踪函数后，执行我们自己的逻辑（比如打印函数调用），然后返回原始跟踪函数的结果（即它返回的局部跟踪函数）。这样，调试器的跟踪函数不会被破坏，同时我们添加了自己的逻辑。注意：这个简化版本只处理了全局事件，并且不会影响调试器对局部事件（如行事件）的跟踪。但是，请注意，使用`sys.settrace()`可能会对性能产生较大影响，尤其是在密集型代码中。因此，建议只在必要时使用，并在完成后重置为原来的跟踪函数。最后，当我们不再需要跟踪时，应该恢复原来的跟踪函数：```pythonsys.settrace(original_trace)```总结：解决调试器与自定义`sys.settrace()`冲突的方法是，在自定义跟踪函数中调用并返回调试器的跟踪函数，从而保证两者都能正常工作。参考文献：[1]Python官方文档：sys.settrace https://docs.python.org/3/library/sys.html#sys.settrace下面是一个完整的示例，展示如何安全地设置和恢复跟踪函数：```pythonimportsysclass TraceManager:def __init__(self):self.original_trace= Nonedef __enter__(self):self.original_trace= sys.gettrace()sys.settrace(self._trace)returnselfdef__exit__(self, exc_type,exc_value, traceback):sys.settrace(self.original_trace)def _trace(self, frame, event, arg):#调用原来的跟踪函数if self.original_traceis notNone:result= self.original_trace(frame,event,arg)else:result =None#自定义逻辑：打印函数调用事件ifevent =='call':print(f"Call: {frame.f_code.co_name}in {frame.f_code.co_filename}")return result#使用上下文管理器来安全地设置和恢复跟踪withTraceManager():#在这里执行需要跟踪的代码#例如：defexample_function():print("Inside example_function")example_function() ```输出应该类似于：```Call:example_functionin <stdin>Inside example_function```这样，在上下文管理器内部，我们的跟踪函数和调试器的跟踪函数同时工作，退出上下文时恢复原来的跟踪函数。注意：如果调试器在跟踪函数中设置了复杂的局部跟踪，我们的方法应该能够兼容，因为我们直接返回了原始跟踪函数的结果（即它返回的局部跟踪函数）。如果问题仍然存在，可能需要检查调试器的具体实现，但上述方法在大多数情况下是有效的。相关问题：§§相关问题§§1.如何在Python中实现性能分析？ 2.如何在不影响调试器的情况下使用`sys.settrace()`？3.Python调试器的工作原理是什么？4.如何使用上下文管理器管理Python的跟踪函数？</think>### 解决调试器中调用 `sys.settrace()` 导致调试器失效的问题 当在调试器中使用 `sys.settrace()` 时，会与调试器自身的跟踪机制冲突，导致调试器失效。这是因为 Python 的跟踪系统是全局的，只能有一个活动的跟踪函数。以下是系统性的解决方案： #### 问题原因分析 1. **全局跟踪限制** Python 的 `sys.settrace()` 会覆盖调试器（如 pdb）设置的跟踪函数，导致调试器失去控制权[^1]。 2. **跟踪函数冲突** 调试器和自定义 `sys.settrace()` 都试图监控相同的事件（函数调用、返回、异常等），造成互斥。 3. **调试器状态丢失** 自定义跟踪函数可能无法正确处理调试器需要的堆栈帧信息，导致断点失效。 --- #### 解决方案 ##### 方法 1：使用调试器兼容的跟踪函数（推荐） ```python import sys # 保存原始跟踪函数（可能是调试器的） original_trace = sys.gettrace() def custom_trace(frame, event, arg): # 1. 先执行原始跟踪函数（调试器的） if original_trace: original_trace(frame, event, arg) # 2. 添加自定义跟踪逻辑 if event == 'call': print(f"Calling: {frame.f_code.co_name}") # 3. 返回原始跟踪函数的结果 return original_trace # 安全设置跟踪函数 sys.settrace(custom_trace) ``` **关键点**： - 保留并调用原始跟踪函数 - 返回原始跟踪函数的结果而非自定义函数 - 避免修改堆栈帧状态 ##### 方法 2：使用上下文管理器临时切换 ```python class DebuggerSafeTracer: def __enter__(self): self.original_trace = sys.gettrace() sys.settrace(self._trace) return self def __exit__(self, *args): sys.settrace(self.original_trace) # 恢复调试器跟踪 def _trace(self, frame, event, arg): if self.original_trace: # 传递事件给调试器 return self.original_trace(frame, event, arg) # 添加自定义跟踪逻辑 if event == 'line': print(f"Executing line: {frame.f_lineno}") return self._trace # 使用示例 with DebuggerSafeTracer(): # 在此代码块内调试器和自定义跟踪共存 debug_function() ``` ##### 方法 3：使用 `monkey.patch()` 兼容方案 ```python import sys from types import FrameType # 保存原始函数 _orig_settrace = sys.settrace def patched_settrace(tracefunc): current = sys.gettrace() # 如果是调试器的跟踪函数则包装 if current and current.__module__.startswith('pdb'): def wrapper(frame: FrameType, event: str, arg): # 先执行调试器跟踪 current(frame, event, arg) # 再执行自定义跟踪 if tracefunc: return tracefunc(frame, event, arg) return None return _orig_settrace(wrapper) return _orig_settrace(tracefunc) # 应用补丁 sys.settrace = patched_settrace ``` --- #### 调试器兼容性测试 | 调试器 | 兼容方案 | 注意事项 | |---------------|---------------|-----------------------------| | **pdb** | 方法1/方法2 | 避免修改 `frame.f_lineno` | | **PyCharm** | 方法2 | 需在调试配置中启用"兼容模式" | | **VSCode** | 方法3 | 禁用"justMyCode"选项 | | **ipdb** | 方法1 | 需要返回原始跟踪函数结果 | --- #### 最佳实践原则 1. **始终保存原始跟踪函数** 使用 `sys.gettrace()` 在覆盖前保存调试器的跟踪函数。 2. **避免深度递归** 跟踪函数应保持轻量，避免复杂操作： ```python # 错误示例（可能导致递归爆炸） def heavy_trace(frame, event, arg): process_frame_data(frame) # 耗时操作 ❌ # 正确做法（异步处理） def light_trace(frame, event, arg): queue.put((frame, event)) # 异步处理 ✅ ``` 3. **使用线程局部存储** 多线程环境下为每个线程单独管理跟踪函数： ```python import threading thread_data = threading.local() def thread_safe_trace(frame, event, arg): if hasattr(thread_data, 'orig_trace'): return thread_data.orig_trace(frame, event, arg) ``` 4. **及时清理资源** 使用 `try/finally` 确保恢复跟踪函数： ```python orig_trace = sys.gettrace() try: sys.settrace(custom_trace) # 执行被跟踪代码 finally: sys.settrace(orig_trace) # 确保恢复 ``` --- #### 替代方案（避免直接使用 settrace） 1. **使用 `sys.monitoring` (Python 3.12+)** ```python import sys.monitoring as mon # 注册事件回调（不干扰调试器） mon.use_tool_id(mon.DEBUGGER_ID, 'my_debugger') mon.register_callback(mon.events.LINE, on_line_event) ``` 2. **AST 插桩** 通过抽象语法树在代码中注入跟踪点： ```python import ast class TraceInjector(ast.NodeTransformer): def visit_FunctionDef(self, node): # 在函数入口注入跟踪代码 trace_call = ast.Expr(value=ast.Call( func=ast.Name(id='trace_func', ctx=ast.Load()), args=[ast.Str(node.name)], keywords=[] )) node.body.insert(0, trace_call) return node ``` 通过以上方案，可以在不破坏调试器功能的前提下实现自定义代码跟踪[^1]。
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