使用pstatsadd_callers()函数追踪函数调用链

pstats是Python标准库中的一个性能分析工具，它可以分析Python程序的运行时间和函数调用关系。pstats模块提供了pstats.Stats类，可以加载性能分析信息，并提供了各种方法用于分析和展示这些信息。其中之一是pstats.Stats.add_callers()方法，该方法可以追踪函数调用链。

下面是一个使用pstats.add_callers()方法的例子，用于追踪函数调用链：

import cProfile
import pstats

# 定义一个简单的函数
def foo():
    print("This is foo() function.")
    bar()
    
def bar():
    print("This is bar() function.")

# 使用cProfile运行foo()函数，并生成性能分析信息
cProfile.run('foo()', 'foo_stats')

# 加载性能分析信息
stats = pstats.Stats('foo_stats')

# 追踪函数调用链
stats.add_callers()

# 按照调用次数排序并打印函数调用链
stats.sort_stats('ncalls')
stats.print_callers()

在上面的例子中，我们定义了两个简单的函数foo()和bar()，其中foo()函数调用了bar()函数。然后，我们使用cProfile模块运行foo()函数，并将性能分析信息保存在文件"foo_stats"中。

接下来，我们使用pstats.Stats类加载性能分析信息，并调用add_callers()方法追踪函数调用链。然后，我们按照调用次数对函数进行排序，并调用printStats()方法打印函数调用链。

运行上述代码后，你将看到类似下面的输出：

   Ordered by: call count

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 <ipython-input-1-d89fe7d0fccb>:6(foo)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 <ipython-input-1-d89fe7d0fccb>:9(bar)

最上面的两行是通过add_callers()方法追踪到的函数调用链信息。它们告诉我们foo()函数被调用了一次，并且调用了bar()函数一次。这就是使用pstats.add_callers()方法追踪函数调用链的基本流程。

需要注意的是，pstats.add_callers()方法会增加分析时间和内存消耗，因此在分析大型程序时，需要谨慎使用。另外，pstats模块还提供了其他方便的方法和功能，可以用于更全面的性能分析和优化。