Python 如何有效地调试在计算密集型程序结束时调用的部分代码？

我正在寻找在程序结束时调试代码的方法，而不必在每次调试所涉及的部分代码之前运行所有代码

也许有一点背景： 我正在使用一系列启发式方法来解决车辆路径问题。在此期间，将创建路线和车辆等复杂对象。然而，与VRP的关键一样，代码运行时间只有几分钟，在调试模式下甚至更慢（IDE是PyCharm Pro）

现在，如果我想调试将这些复杂对象作为输入的代码，我必须在每次运行调试器时运行整个代码。在达到临界点之前，需要相当长的时间。我目前正在使用的工作不是使用完整的输入数据进行调试，而是使用一个小的子样本进行调试，以减少运行时间。但是，我实际上希望对原始的完整数据进行调试

是否有某种方法可以在我要调试的代码部分之前保存变量状态，以便每次运行调试器时，它不必从头开始，而只需加载变量并从那里继续？（我只是从这个假想的“可变恢复点”开始进行更改。）

---

关于如何有效地调试这些东西，还有其他的提示和技巧吗？

如@el banto评论所述，您可能可以将复杂计算的结果pickle到磁盘文件中，然后使用它

我们还可以编写一个足够好的函数包装器，允许您在需要重新计算时删除pickle文件（干编码）：

---

也许您可以将想要的对象pickle并保存到文本文件中。然后，只需注释掉计算密集型内容，检索pickle对象并将它们传递到程序的末尾？除了@el banto外，它还向您展示了如何使用pickle保存和加载对象。

import pickle
import os
import time


def cached_compute(filename, fn):
    if os.path.isfile(filename):
        print(f'Using cached {filename}')
        with open(filename, 'rb') as infp:
            return pickle.load(infp)
    print(f'Computing {fn}')
    res = fn()
    with open(filename, 'wb') as outfp:
        pickle.dump(res, outfp, protocol=-1)
    print('Wrote {filename}')
    return res


def expensive_computation(a, b):
    time.sleep(10)  # pretend this was expensive :)
    return a * b

# previously:
# res = expensive_computation(100, 500)

# with caching:
res = cached_compute('something.pickle', lambda: expensive_computation(100, 500))