GX-TXT Script Debugger – Debugging scientifico con GNU Octave e Python

Un percorso didattico dedicato al debugging scientifico con GNU Octave e Python nell’ambiente GX-TXT. Attraverso esercizi riproducibili, esempi realmente eseguiti e guide illustrate, impareremo a seguire il flusso di un programma, analizzare le variabili, individuare gli errori e comprendere il comportamento degli script che utilizzano le API pubbliche del framework.

Il progetto nasce dall’utilizzo quotidiano dell’Octave Script Workspace e degli strumenti di esecuzione controllata di GX-TXT. Non si limita a spiegare dove si trovano i comandi del debugger: propone prove progressive, dalla prima interruzione su un breakpoint fino alla diagnostica di elaborazioni scientifiche che coinvolgono Dataset, metadata e servizi del CORE.

Un laboratorio didattico in continua evoluzione

Il debugger di GX-TXT è in fase di sviluppo ed evoluzione. Per questo, gli articoli seguiranno due percorsi complementari: imparare le tecniche di debug valide in GNU Octave e Python e verificare, attraverso casi concreti, le funzionalità effettivamente disponibili nel framework. Le successive guide potranno approfondire nuove capacità dell’interfaccia, nuove modalità di ispezione e una diagnostica degli errori più completa.

Ogni esercizio sarà verificato nella versione GX-TXT utilizzata per la prova. Gli articoli riporteranno la versione del framework, il commit dei sorgenti ufficiali e i limiti eventualmente riscontrati: in questo modo il lettore potrà distinguere le funzionalità collaudate da quelle introdotte nelle release successive.

Il percorso: sei guide pratiche

1. Debugger GNU Octave: primi passi, breakpoint e variabili. Creazione e registrazione di uno script, esecuzione tramite Script Jobs, breakpoint, Continue, Step Into, Step Over e Step Out. Analisi del Call Stack e delle variabili locali con due esempi funzionanti: funzioni annidate e conversione di temperature attraverso la Numeric API pubblica di GX-TXT.
2. Debugger Python: esecuzione controllata e ispezione dello stato. Uso degli strumenti di debug con script Python, navigazione tra funzioni e frame, osservazione dei valori durante l’esecuzione e confronto operativo con il debugger GNU Octave.
3. Quando un’API GX-TXT non è disponibile. Scoperta delle API registrate, verifica delle dipendenze, controllo delle operazioni pubbliche ed esame della diagnostica. Esempi con API inesistenti, provider assenti e richieste non compatibili, distinguendo gli errori dello script dai problemi del framework.
4. Individuare e correggere gli errori di esecuzione. Accessi fuori dai limiti di un vettore, eccezioni, messaggi diagnostici e localizzazione della riga responsabile. Questo capitolo sarà completato dopo la verifica dei miglioramenti del debugger relativi alla gestione degli errori.
5. Debugging dei dati scientifici: vettori, strutture e Dataset. Ispezione di matrici e strutture, lettura di Dataset tramite identificatori canonici, gestione dei Variable ID e controllo dei risultati restituiti dalle API pubbliche GX-TXT.
6. Debugging di un workflow scientifico completo. Dalla lettura dei dati ai calcoli numerici e alla pubblicazione dei risultati: una procedura end-to-end con Script Registry, snapshot di esecuzione, Script Jobs, log e verifiche di riproducibilità.

Oltre le prime sei guide

Il progetto rimane aperto a nuovi articoli dedicati alle funzionalità che saranno aggiunte al debugger: migliore esplorazione di strutture e array, presentazione delle eccezioni, strumenti di ispezione avanzata, navigazione del Call Stack e confronti tra esecuzioni. Le nuove funzioni saranno documentate soltanto dopo essere state implementate e verificate con esempi riproducibili.

Metodo di lavoro e materiali

• Esempi eseguibili: ogni guida propone script di prova e descrive i risultati attesi.
• Illustrazioni autentiche: schermate acquisite durante l’utilizzo del debugger, con spiegazione dei passaggi e delle informazioni mostrate.
• API pubbliche: gli script interagiscono con GX-TXT attraverso i contratti documentati, senza accessi alle implementazioni private del CORE.
• Spiegazioni progressive: le API introdotte sono descritte per scopo, sintassi, parametri, risultati ed eventuali errori.
• Tracciabilità: gli articoli riportano la versione GX-TXT e il commit GitHub di riferimento, distinguendo i test eseguiti dagli sviluppi futuri.
• Materiali scaricabili: script GNU Octave .m, script Python .py e documentazione allegata ai rispettivi articoli. I commenti nel codice sono in inglese.

A chi è rivolto

Il percorso è pensato per studenti, ricercatori, tecnici di laboratorio e sviluppatori che utilizzano la programmazione per il calcolo numerico, l’analisi dei dati sperimentali e l’automazione scientifica. Non è necessario conoscere in anticipo il debugger: gli esempi iniziali illustrano i concetti di base, mentre quelli successivi affrontano situazioni più articolate.

Sorgenti e riferimenti

Il codice di riferimento è pubblicato nel repository ufficiale GX-TXT su GitHub. Le guide faranno riferimento alle API pubbliche e alla documentazione disponibile nella specifica versione esaminata. Gli script didattici saranno accompagnati dalle rispettive indicazioni di licenza.

Segui gli articoli associati a questo progetto: il percorso crescerà insieme agli strumenti di debugging di GX-TXT, con esempi verificati e aggiornamenti documentati.