如何在不运行完Python代码的情况下分析其性能？

Question

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作为一名Python脚本编写者，我使用了第三方模块，但是当工作负载过大时，操作系统（Linux，32GB内存）总是在脚本完成之前将其杀死。我们从syslog中得知，由于物理内存不足，操作系统通过OOM将其杀死。

许多当前的性能分析工具，例如profile，需要脚本完成才能进入脚本使用的模块。因此，我认为这应该是一个常见情况，在这种情况下迫切需要性能分析。有什么建议吗？

- Charley

也许这是不可判定的！赖斯定理（我意识到这条评论对你的情况没有任何帮助，但从理论角度来看可能很有趣） - sakurasunris3

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@MarshallWhite 这就是为什么静态分析工具会有误报和漏报。但它们确实存在。 - UmNyobe

@Gribouillis，我意识到这是一个非常有趣的内存分析模块，感谢您的帮助 :) 它在一定程度上解决了我的问题，但它可能无法告诉程序在哪里卡住了。例如，可以告诉像函数花费比预期更长的时间或无限循环的情况。我正在研究这个问题。非常感谢。 - Charley

@MarshallWhite 我没意识到有这样的理论 :-P 但它看起来很有趣，值得深思。 - Charley

@LoïcFaure-Lacroix 你说得非常正确。由于我的许多工作都是基于第三方模块构建的，我应该弄清楚它是如何构建的，这非常必要，谢谢。但是有时候这个模块变得非常复杂，你不知道从哪里开始。也许我只需要更有耐心 :-P 并学习一些软件工程知识。 - Charley

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1个回答

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- Makoto · Answer 1

从原始问题：

Profile 是一款非常棒的性能分析工具，不需要完成并且可以进入脚本使用的模块。我认为对于这个问题，最好的答案是使用 Profile。