上篇简要介绍了FATE在MAC环境下如何快速跑通
花京华：联邦学习开源框架FATE研究--MAC环境下的安装和运行zhuanlan.zhihu.com
对于急需上手的开发者来讲，跑通是前提，debug才是根本，没有debug环节，很多代码的运行细节我们并不清楚，给我们阅读代码也会带来障碍。因此，本篇主要讲解如何在Pycharm里对Fate进行Debug
要了解如何进行Debug,首先要知道Fate在进行联邦学习任务的基本运行过程，通过上一篇文章，我们可以看到，Fate里面在跑一个任务时，主要依赖的环境和步骤为
- fate-flow-server: 用于对任务进行提交、队列管理、任务配置依赖解析等
- 编写任务的两个基本配置文件：dsl和runtime_conf
- 客户端提交任务
所以，我们在debug的时候，必须启动fate-flow-server。然而我们开发或者调试联邦学习算法的时候，需要进入细节研究的是我们的每个任务模块(fate中称为component)，比如（intersect,featurebinning,hetero_lr等），所以我们若果想debug，必须找到fate-flow-server执行每个模块的启动代码（或者说执行入口）
- 找出任务的启动入口
分析源代码可以发现，在fate-flow-server中任务管理的具体模块在fate_flow/driver 中，
与具体每个component的执行入口最相关的两个文件 task_scheduler.py 和task_executor.py
看文件名我们就很清楚知道，第一个是task（这里起名为task，是需要和job区分，job主要是指我们整体的作业，而task是根据job配置文件拆分后得到的每个子任务）调度相关代码，第二个是task执行相关的代码
具体到tasks_cheduler.py ，我们暂时只关心调度模块如何启动任务，在286行，我们可以看到start_task函数
简单分析代码，可以看到，fate-flow目前支持两种执行后端，一个是eggroll,一个是spark。为开发方便，我们一般直接在standalone模式下，用现成的eggroll作为执行后端，然后我们可以看到关键代码：
这里，给出了启动任务的方法：拼接命令行，然后启动子进程交给os去处理！然而，在Pycharm中对子进程进行debug是非常麻烦的，为了我们方便调试，在 job_utils.run_subprocess前面，我们手动添加一行代码，打印具体的拼接命令：
print("run subprocess command:" + " ".join(process_cmd))
这样，scheduler在启动任何task的时候，我们都知道具体的执行命令，然后我们就可以将子进程找到入口文件后，在pycharm中作为主进程去debug
- 调试子任务
其实，敏锐的你应该发现了，执行子进程的入口就是task_executor.py文件中，我们在pycharm中按照上面的process_cmd 取出所有参数后，然后对task_executor进行debug，一切不就ok了？如下：
这是我在Pycharm中的几个主要配置,因为涉及到多方计算，在debug时通常需要多个task一起启动，我们分别添加了 host,geust,arbitor的debug配置，如图中1所示；另外三方计算的时候，其实task执行的脚本都是一样的，就是driver/task_executor.py 如图中2所示，最后我们具体的process_cmd中的参数，在Parameters中设置，如图中3所示
我们重新跑一下quick_run.py，并修改下配置文件
DSL_PATH = 'hetero_logistic_regression/test_hetero_lr_train_job_dsl.json'
SUBMIT_CONF_PATH = 'hetero_logistic_regression/test_hetero_lr_train_job_conf.json'
用纵向逻辑回归场景进行测试，我们在fate-flow-server的控制台可以看到输出几个类似如下的命令：
run subprocess command:python3 /xxx/python/FATE/fate_flow/driver/task_executor.py -j 2020020822271098076518 -n dataio_0 -t 2020020822271098076518_dataio_0 -r guest -p 10000 -c /xxx/python/FATE/jobs/2020020822271098076518/guest/10000/dataio_0/task_config.json --job_server 192.168.31.58:9380
并在fateboard（后面会讲如何启动）中可以看到任务执行信息：
可以看到 -j 2020020822271098076518 -n dataio_0 -t 2020020822271098076518_dataio_0 -r guest -p 10000 -c /xxx/python/FATE/jobs/2020020822271098076518/guest/10000/dataio_0/task_config.json --job_server 192.168.31.58:9380
主要参数解释：
-j: job_id,我们的作业id
-n:component
-t:task_id
-r:role task执行时的角色
就是我们需要在pycharm中debug时设置的参数，我们将这个参数填入Paramaters中，然后就可以开始我们愉快的debug之旅了
- 开始DEBUG
当我们完成debug参数，启动后会发现，怎么程序就直接退出了？
其实，由于我们刚才已经跑过了jobid=2020020822271098076518的dataio_0这个模块，这个时候系统会生成一系列jobs相关配置，配置文件里面有个kill文件，代表这个任务直接结束，所以我们启动的时候程序直接退出了，我们只需要将这个kill文件删除，就可以正常debug了
我们找到federatedml/util/dataio.py 文件，并在_init_model中加入断点，pycharm就会自动进入到这里了
- PS--补坑
在我们启动fate-flow-server时候，如果我们在debug模式启动，需要进行如下配置：
在Python Debugger中不要勾选Attach to subprocess automatically while debugging
如果勾选了这个，那么start_task启动子任务过程中，会被pycharm注入一些模块路径信息，可能导致某些task运行错误。切记！
