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Python性能分析工具py-spy原理用法解析

 更新時(shí)間:2020年07月27日 08:37:42   作者:-零  
這篇文章主要介紹了Python性能分析工具py-spy原理用法解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下

Py-Spy介紹

引用官方的介紹:

Py-Spy是Python程序的抽樣分析器。 它允許您可視化查看Python程序在哪些地方花了更多時(shí)間,整個(gè)監(jiān)控方式無需重新啟動(dòng)程序或以任何方式修改工程代碼。 Py-Spy的開銷非常低:它是用Rust編寫的,速度與編譯的Python程序不在同一個(gè)進(jìn)程中運(yùn)行。 這意味著Py-Spy可以安全地用于生成生產(chǎn)環(huán)境中的Python應(yīng)用調(diào)優(yōu)分析。

github:https://github.com/benfred/py-spy

安裝

pip install py-spy

安裝后使用py-spy - h可以驗(yàn)證安裝,并查看使用幫助。

py-spy從命令行工作,并獲取要從中采樣的程序的PID或要運(yùn)行的python程序的命令行。py-spy具有三個(gè)子命令record,top和dump:

  • record生成火焰圖
  • top實(shí)時(shí)查看每個(gè)函數(shù)運(yùn)行時(shí)間并統(tǒng)計(jì)
  • dump顯示每個(gè)python線程的當(dāng)前調(diào)用堆棧

使用py-spy 生成火焰圖

​ py-spy是一個(gè)非常好用而且簡(jiǎn)單的庫(kù),看完他的readme 介紹文檔基本就可以入手使用spy。這個(gè)工具一是可以生成profile 火焰圖,二是可以定位到程序中最耗時(shí)間的代碼的位置。它的優(yōu)點(diǎn)在于完全不用修改代碼,相比較其他的一些性能調(diào)查工具,py-spy這一點(diǎn)非常棒,當(dāng)你debug 一個(gè)線上正在運(yùn)行的程序的時(shí)候,只需要提供進(jìn)程id,py-spy 就可以直接生成火焰圖。

py-spy record -o profile.svg --pid 12345

或者

py-spy record -o profile.svg-python myprogram.py

"12345" 為程序運(yùn)行的pid,當(dāng)運(yùn)行這行命令的時(shí)候,py-spy 開始抽樣的程序simlple 并且生成火焰圖,我們可以等待1分鐘左右 ctrl+c 結(jié)束,這時(shí)候會(huì)在運(yùn)行這行命令的當(dāng)前目錄下生成 profile.svg 火焰圖, 如下圖:

火焰圖的分析非常簡(jiǎn)單直觀,主要是看"平頂",看圖中最下方那個(gè)峰頂是平的,那么程序的性能問題就可以從這里入手去解決,這里不詳細(xì)介紹火焰圖看法,不明白的同學(xué)可以自行百度。

​ 通過生成火焰圖分析程序瓶頸大概率可以找到并解決80%的程序性能問題,但是還有一種問題,如果我的火焰圖沒有平頂,但是程序依舊很慢,該如何定位問題?

沒有平頂情況下,定位程序中耗時(shí)最多函數(shù)/代碼

如下圖,通過火焰圖并沒有發(fā)現(xiàn)程序中的平頂

Top功能

這時(shí)候要用到py-spy 提供的 top 命令,Top顯示了在python程序中花費(fèi)最多時(shí)間的功能的實(shí)時(shí)視圖,類似于unix top命令。

py-spy top --pid 12345

py-spy top-python myprogram.py

​ 輸入上述命令后,在控制臺(tái)會(huì)顯示程序?qū)崟r(shí)的運(yùn)行狀態(tài),這里可以介紹一下圖中4個(gè)參數(shù)的含義, 然后可以通過按1,2,3,4 四個(gè)按鍵,讓程序按照下圖所述排序。

  • 按%Own排序(當(dāng)前在該函數(shù)中花費(fèi)的時(shí)間的百分比)
  • 按%Total排序(函數(shù)及其子級(jí)中當(dāng)前的時(shí)間百分比)
  • 按OwnTime排序(函數(shù)中花費(fèi)的總時(shí)間)
  • 按TotalTime排序(該函數(shù)及其子項(xiàng)花費(fèi)的總時(shí)間)

比較直觀的 使用3 , 可以比較直接的看出程序運(yùn)行中,所占比消耗時(shí)間最多的函數(shù),然后從函數(shù)如圖進(jìn)行分析,如下圖,可以看出 是wrap 裝飾器函數(shù)消耗的時(shí)間最長(zhǎng),我們用wrapt 這個(gè)c寫的裝飾器進(jìn)行替換后效率有了明顯的提升。

總結(jié) : 使用py-spy 相對(duì)于其他一些python性能分析工具,優(yōu)勢(shì)在于使用非常簡(jiǎn)單,而且無須對(duì)代碼做任何改動(dòng),并且可以在保護(hù)現(xiàn)場(chǎng)情況下,直接生成火焰圖,還可查看實(shí)時(shí)程序運(yùn)行狀態(tài)。

火焰圖怎么看

首先你需要知道:

X方向是采樣時(shí)間。

Y方向是函數(shù)調(diào)用棧。

如果給你一個(gè)這樣的火焰圖,你應(yīng)該得出什么信息:

1.a()是開始的執(zhí)行函數(shù),但沒有消耗cpu,在這個(gè)函數(shù)里執(zhí)行了b(),h()。

2.a()的兩個(gè)分支b()和h(),這表明a()里面可能有一個(gè)條件語句,繼續(xù)可以看到b()分支消耗的 CPU 大大高于h()。

3.h()函數(shù)沒有消耗cpu,cpu全被i()函數(shù)占有。

4.b()函數(shù)這條支路繼續(xù)往上,一直到d(),由d()函數(shù)的子函數(shù)e()消耗一部分cpu,f()下的g()消耗一部分cpu,你會(huì)發(fā)現(xiàn)d()的最右邊往上缺了一塊,這塊就是d()執(zhí)行消耗的cpu。

結(jié)論:

消耗cpu的函數(shù)為e(),g(),d(),i()。

因此,如果要調(diào)查性能問題,首先應(yīng)該調(diào)查g(),其次是i()。

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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