插桩技术是指在保持原有程序逻辑完整性的基础上，在程序中加入探针，通过探针来收集代码在执行过程中的信息（函数参数，返回值、变量变化信息、函数调用顺序等等）。插桩技术在调试代码的过程中也非常实用。通常实现方法是在特定位置插入代码段，从而收集程序运行时的动态上下文信息。
使用插桩调试使用插桩技术调试程序，可以有效的查看程序执行过程，并发现代码的逻辑错误（如果代码存在语法错误，编译器会报告该类错误）。逻辑错误往往难以发现，只是运行结果存在问题，但是程序可以正常运行。
例如：最近在写迪杰斯特拉算法和双向迪杰斯特拉算法，两种方法都使用python实现，都能正常运行。一开始，单次运行，两者给出的最短路径都是一样的，以为应该没什么问题，所以写了个测试片段，两个程序执行500次，看一下效率，然后就发现，这500次里，总有些时候，双向迪杰斯特拉和迪杰斯特拉算法的路径不一致，而且迪杰斯特拉算法的效果更好，故疯狂找原因。这时候就想到了插桩技术！
python插桩的一种实现方法简单地说就是在某些想要输出变量或者函数调用过程的位置，插入一些代码片段。
print_log = open("./logfile.txt", "a", encoding='utf-8')# 打开一个txt文件作为输出print(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), file=print_log)print("var1:", var1, "function1:", function1, file=print_log)print("condition1:", condition1, file=print_log)这个框架是这样的，利用print函数，将程序运行中的信息输出到txt文件中。
import timedef dijkstra(graph, start, target):print_log = open("./logfile.txt", "a", encoding='utf-8')# 打开一个txt文件作为输出print(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), file=print_log)print("\n", file=print_log)if condition is True：print("condition:", condition, file=print_log)...var1 = ?var2 = ?print("var1", var1, "var2", var2, file=print_log)...return pathdef main():print_log = open("./logfile.txt", "a", encoding='utf-8')print(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), file=print_log)print("\n", file=print_log)print("graph:", graph, "start:", start, "target:", target, file=print_log)dijs_path = dijkstra(graph, start, target)print("result:", dijs_path)
