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Improve debugger visualization for `ndarray` arrays using `#[debugger_visualizer]`

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python, rust
Ambito
devtools

Direzione di ricerca

Start by reviewing discussions in issues #827 and #366, then read the Rust Reference debugger attribute documentation and the Rust Compiler Development Guide section on supported debuggers. Evaluate whether embedding Python pretty-printers and .natvis files with #[debugger_visualizer] is feasible for ndarray arrays. Done means a decided approach for official debugger visualization support.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

This issue has been discussed in #827 and #366, but it remains partially unresolved.

Problem and Previous solution

When debugging ndarray arrays in VSCode, their display is often not human-readable:

image

However, with this custom formatter.py file (along with some additional configuration), the display becomes much more readable:

image

(This solution was originally provided by @MartinRJDagleish in this comment)

More Discussion

The #[debugger_visualizer] attribute has been stabalized in Rust 1.71.0 for 2 years, which can be used to embed a debugger visualizer file into the debug information. This means we can write pretty-printer files (Python script, for GDB and LLDB) and .natvis files (for Windbg) for ndarray arrays, and embed them into the Rust code using the attribute, to provide official support for debugger visualization of ndarray arrays.

I'm not sure whether it is a feasible approach, but I'm glad to have a discussion.

Relevant Links

Lingua principale
Rust
Stelle
4.3k
Fork
391
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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