Python 性能分析工具简介
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性能分析和调优工具简介
总会遇到一个时候你会想提高程序执行效率，想看看哪部分耗时长成为瓶颈，想知道程序运行时内存和CPU使用情况。这时候你会需要一些方法对程序进行性能分析和调优。
Context Manager
可以上下文管理器自己实现一个计时器, 参见之前的介绍 timeit 文章里做的那样，通过定义类的 __enter__ 和 __exit__ 方法来实现对管理的函数计时, 类似如:
# timer.py
import time
class Timer(object):
def __init__(self, verbose=False):
self.verbose = verbose
def __enter__(self):
self.start = time.time()
return self
def __exit__(self, *args):
self.end = time.time()
self.secs = self.end - self.start
self.msecs = self.secs * 1000 # 毫秒
if self.verbose:
print 'elapsed time: %f ms' % self.msecs
使用方式如下:
from timer import Timer
with Timer() as t:
foo()
print "=> foo() spends %s s" % t.secs
Decorator
然而我认为装饰器的方式更加优雅
import time
from functools import wraps
def timer(function):
@wraps(function)
def function_timer(*args, **kwargs):
t0 = time.time()
result = function(*args, **kwargs)
t1 = time.time()
print ("Total time running %s: %s seconds" %
(function.func_name, str(t1-t0))
)
return result
return function_timer
使用就很简单了:
@timer
def my_sum(n):
return sum([i for i in range(n)])
if __name__ == "__main__":
my_sum(10000000)
运行结果:
➜ python profile.py
Total time running my_sum: 0.817697048187 seconds
系统自带的time命令
使用示例如下:
➜ time python profile.py
Total time running my_sum: 0.854454040527 seconds
python profile.py 0.79s user 0.18s system 98% cpu 0.977 total
上面的结果说明: 执行脚本消耗0.79sCPU时间， 0.18秒执行内核函数消耗的时间，总共0.977s时间。
其中， total时间 - (user时间 + system时间) = 消耗在输入输出和系统执行其它任务消耗的时间
python timeit 模块
可以用来做benchmark, 可以方便的重复一个程序执行的次数，来查看程序可以运行多块。具体参考之前写的文章。
cProfile
直接看带注释的使用示例吧。
#coding=utf8
def sum_num(max_num):
total = 0
for i in range(max_num):
total += i
return total
def test():
total = 0
for i in range(40000):
total += i
t1 = sum_num(100000)
t2 = sum_num(200000)
t3 = sum_num(300000)
t4 = sum_num(400000)
t5 = sum_num(500000)
test2()
return total
def test2():
total = 0
for i in range(40000):
total += i
t6 = sum_num(600000)
t7 = sum_num(700000)
return total
if __name__ == "__main__":
import cProfile
# # 直接把分析结果打印到控制台
# cProfile.run("test()")
# # 把分析结果保存到文件中
# cProfile.run("test()", filename="result.out")
# 增加排序方式
cProfile.run("test()", filename="result.out", sort="cumulative")
cProfile将分析的结果保存到result.out文件中，但是以二进制形式存储的，想直接查看的话用提供的 pstats 来查看。
import pstats
# 创建Stats对象
p = pstats.Stats("result.out")
# strip_dirs(): 去掉无关的路径信息
# sort_stats(): 排序，支持的方式和上述的一致
# print_stats(): 打印分析结果，可以指定打印前几行
# 和直接运行cProfile.run("test()")的结果是一样的
p.strip_dirs().sort_stats(-1).print_stats()
# 按照函数名排序，只打印前3行函数的信息, 参数还可为小数,表示前百分之几的函数信息
p.strip_dirs().sort_stats("name").print_stats(3)
# 按照运行时间和函数名进行排序
p.strip_dirs().sort_stats("cumulative", "name").print_stats(0.5)
# 如果想知道有哪些函数调用了sum_num
p.print_callers(0.5, "sum_num")
# 查看test()函数中调用了哪些函数
p.print_callees("test")
截取一个查看test()调用了哪些函数的输出示例:
➜ python python profile.py
Random listing order was used
List reduced from 6 to 2 due to restriction <'test'>
Function called...
ncalls tottime cumtime
profile.py:24(test2) -> 2 0.061 0.077 profile.py:3(sum_num)
1 0.000 0.000 {range}
profile.py:10(test) -> 5 0.073 0.094 profile.py:3(sum_num)
1 0.002 0.079 profile.py:24(test2)
1 0.001 0.001 {range}
profile.Profile
cProfile还提供了可以自定义的类，可以更精细的分析, 具体看文档。
格式如： class profile.Profile(timer=None, timeunit=0.0, subcalls=True, builtins=True)
下面这个例子来自官方文档:
import cProfile, pstats, StringIO
pr = cProfile.Profile()
pr.enable()
# ... do something ...
pr.disable()
s = StringIO.StringIO()
sortby = 'cumulative'
ps = pstats.Stats(pr, stream=s).sort_stats(sortby)
ps.print_stats()
print s.getvalue()
lineprofiler
lineprofiler是一个对函数进行逐行性能分析的工具，可以参见github项目说明，地址: https://github.com/rkern/line_profiler
示例
#coding=utf8
def sum_num(max_num):
total = 0
for i in range(max_num):
total += i
return total
@profile # 添加@profile 来标注分析哪个函数
def test():
total = 0
for i in range(40000):
total += i
t1 = sum_num(10000000)
t2 = sum_num(200000)
t3 = sum_num(300000)
t4 = sum_num(400000)
t5 = sum_num(500000)
test2()
return total
def test2():
total = 0
for i in range(40000):
total += i
t6 = sum_num(600000)
t7 = sum_num(700000)
return total
test()
通过 kernprof 命令来注入分析，运行结果如下：
➜ kernprof -l -v profile.py
Wrote profile results to profile.py.lprof
Timer unit: 1e-06 s
Total time: 3.80125 s
File: profile.py
Function: test at line 10
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents
==============================================================
10 @profile
11 def test():
12 1 5 5.0 0.0 total = 0
13 40001 19511 0.5 0.5 for i in range(40000):
14 40000 19066 0.5 0.5 total += i
15
16 1 2974373 2974373.0 78.2 t1 = sum_num(10000000)
17 1 58702 58702.0 1.5 t2 = sum_num(200000)
18 1 81170 81170.0 2.1 t3 = sum_num(300000)
19 1 114901 114901.0 3.0 t4 = sum_num(400000)
20 1 155261 155261.0 4.1 t5 = sum_num(500000)
21 1 378257 378257.0 10.0 test2()
22
23 1 2 2.0 0.0 return total
hits（执行次数） 和 time（耗时） 值高的地方是有比较大优化空间的地方。
memoryprofiler
类似于"lineprofiler"对基于行分析程序内存使用情况的模块。github 地址：https://github.com/fabianp/memory_profiler 。ps:安装 psutil, 会分析的更快。
同样是上面"lineprofiler"中的代码，运行 python -m memory_profiler profile.py 命令生成结果如下:
➜ python -m memory_profiler profile.py
Filename: profile.py
Line # Mem usage Increment Line Contents
================================================
10 24.473 MiB 0.000 MiB @profile
11 def test():
12 24.473 MiB 0.000 MiB total = 0
13 25.719 MiB 1.246 MiB for i in range(40000):
14 25.719 MiB 0.000 MiB total += i
15
16 335.594 MiB 309.875 MiB t1 = sum_num(10000000)
17 337.121 MiB 1.527 MiB t2 = sum_num(200000)
18 339.410 MiB 2.289 MiB t3 = sum_num(300000)
19 342.465 MiB 3.055 MiB t4 = sum_num(400000)
20 346.281 MiB 3.816 MiB t5 = sum_num(500000)
21 356.203 MiB 9.922 MiB test2()
22
23 356.203 MiB 0.000 MiB return total
TODO objgraph
参考资料:
- https://docs.python.org/2/library/profile.html#module-cProfile
- http://xianglong.me/article/analysis-python-application-performance-using-cProfile/
- http://www.cnblogs.com/btchenguang/archive/2012/02/03/2337112.html
- https://www.huyng.com/posts/python-performance-analysis
- http://www.marinamele.com/7-tips-to-time-python-scripts-and-control-memory-and-cpu-usage
