性能分析器

Question

大约8-9年前，我看到了一个Visual Studio的工具（我不太记得名字），可以可视化函数调用及其性能。我非常喜欢它，所以我想知道Python中是否有类似的工具。假设你有三个函数：

def first_func():
    ...

def second_func():
    ...
    for i in xrange(10):
        first_function()
    ...

def third_func():
    ...
    for i in xrange(5):
        second_function()
    ...

因此，该工具的最终报告如下（包括连接图）：

first_func[avg 2ms] <--50 times--< second_func[avg 25ms] <--5 times--< third_func[avg 140ms]

这样的工具可以更容易地找到系统中的瓶颈，特别是对于大型系统而言。

- pocoa

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@eat_a_lemon :)) 如果我找不到类似的东西，我会尝试自己实现。在开始工作之前，我只是想检查一下是否有类似的东西。 - pocoa

Answer 1

您可以使用Python安装包中附带的剖析器。 Python剖析器链接

- Aaron Smith

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是的，它很有用，但它的报告没有提供有关函数之间关系的任何信息，你需要自己弄清楚。 - pocoa

@pocoa：没错，但是获取指标是困难的部分。从那里开始，您可以编写自己的Python脚本，以允许您选择要比较的函数的数据。我认为您很难找到一个可以自动比较“魔术”函数的工具。我说“魔术”是因为只有您知道要比较哪些类似逻辑的函数。 - Aaron Smith

Answer 2

使用分析器按行计时和执行频率：

首先，安装line_profiler。

其次，通过给要测量的函数添加@profile装饰器来修改源代码。

第三步，运行命令：kernprof -l -v yourscript.py

-l选项告诉kernprof将@profile装饰器注入到您脚本的builtins中，-v选项告诉kernprof在脚本完成后显示计时信息。

输出：

- MK83

Answer 3

通常人们认为需要知道的是函数被调用的次数、花费的时间（自身 vs. 包含）以及谁调用了谁多少次。

然后你可以戴上侦探帽子，希望能够找出问题所在。

还有另一种方法，就是不问函数，而是问代码行，在堆栈上占用了多少墙钟时间的百分比。原因是，如果这样的一行代码可以通过避免它、删除它或以不同的方式完成其工作来不花费时间，那么这个百分比就是可以节省的时间。 你不必成为侦探来定位它。 你的代码中任何瓶颈都必须出现在这样的一行中，精确的百分比并不重要。 这里有一个例子。

- Mike Dunlavey