安装信号处理程序的建议很好，我经常使用它。例如，bzr默认安装一个SIGQUIT处理程序，调用pdb.set_trace()立即将您放入pdb提示符中。(参见bzrlib。进入模块的源代码以获取确切的细节。)使用pdb，您不仅可以获得当前堆栈跟踪(使用(w)here命令)，还可以检查变量等。

然而，有时我需要调试一个我没有预见到在其中安装信号处理程序的进程。在linux上，您可以将gdb附加到进程，并使用一些gdb宏获得python堆栈跟踪。将http://svn.python.org/projects/python/trunk/Misc/gdbinit放在~/中。gdbinit,然后:

附加gdb: gdb -p PID 获取python堆栈跟踪:pystack

不幸的是，它不是完全可靠的，但它在大多数时候都是有效的。参见https://wiki.python.org/moin/DebuggingWithGdb

最后，附加strace通常可以让您很好地了解进程正在做什么。

我想对haridsv的回答加一个评论，但我缺乏这样做的声誉:

我们中的一些人仍然停留在2.6以上的Python版本(thread .ident需要)，所以我让代码在Python 2.5中工作(尽管没有显示线程名称):

import traceback
import sys
def dumpstacks(signal, frame):
    code = []
    for threadId, stack in sys._current_frames().items():
            code.append("\n# Thread: %d" % (threadId))
        for filename, lineno, name, line in traceback.extract_stack(stack):
            code.append('File: "%s", line %d, in %s' % (filename, lineno, name))
            if line:
                code.append("  %s" % (line.strip()))
    print "\n".join(code)

import signal
signal.signal(signal.SIGQUIT, dumpstacks)

使用inspect模块。

进口检查 帮助(inspect.stack) 模块检查中的函数堆栈帮助:

堆栈(上下文= 1) 返回调用者帧上面堆栈的记录列表。

我发现它确实很有帮助。

在Python 3中，当你第一次在调试器中使用c(ont(inue))时，pdb会自动安装一个信号处理程序。然后按Control-C会让你回到那里。在Python 2中，这里有一个单行程序，即使在相对较旧的版本中也可以工作(在2.7中测试过，但我检查了Python源代码回到2.4，看起来还可以):

import pdb, signal
signal.signal(signal.SIGINT, lambda sig, frame: pdb.Pdb().set_trace(frame))

如果你花时间调试Python, pdb是值得学习的。这个界面有点迟钝，但是对于使用过类似工具(比如gdb)的人来说应该很熟悉。

从Austin 3.3开始，您可以使用-w/——where选项来发出当前堆栈跟踪。参见https://stackoverflow.com/a/70905181/1838793

如果您想查看正在运行的Python应用程序，以类似top的方式查看“活动”调用堆栈，可以使用austin-tui (https://github.com/p403n1x87/austin-tui)。你可以从PyPI安装它。

pipx install austin-tui

请注意，它需要austin二进制文件才能工作(https://github.com/p403n1x87/austin)，但随后您可以使用

austin-tui -p <pid>

>>> import traceback
>>> def x():
>>>    print traceback.extract_stack()

>>> x()
[('<stdin>', 1, '<module>', None), ('<stdin>', 2, 'x', None)]

您还可以很好地格式化堆栈跟踪，请参阅文档。

编辑:为了模拟Java的行为，正如道格拉斯·里德所建议的那样，添加以下内容:

import signal
import traceback

signal.signal(signal.SIGUSR1, lambda sig, stack: traceback.print_stack(stack))

到应用程序中的启动代码。然后，您可以通过将SIGUSR1发送到正在运行的Python进程来打印堆栈。