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通常，人們會(huì)使用兩種速度來(lái)衡量某種編程語(yǔ)言的優(yōu)劣，即：開(kāi)發(fā)速度和執(zhí)行速度。對(duì)于Python而言，大家往往受益的是它能夠快速地編寫(xiě)代碼，而忽略了它是否能夠快速地運(yùn)行，并及時(shí)完成既定的任務(wù)。因此，在出現(xiàn)程序運(yùn)行緩慢時(shí)，我們有必要從代碼層面上，找出拖慢的位置和原因，并對(duì)其進(jìn)行處理。
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好消息是，Python提供了許多不同用途的軟件庫(kù)，可方便我們對(duì)應(yīng)用代碼進(jìn)行分析，并找出導(dǎo)致緩慢運(yùn)行的部分。它們中，有的是只帶有標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的單行工具，有的是可以從運(yùn)行程序中收集到統(tǒng)計(jì)信息的復(fù)雜框架。下面，我將向您介紹其中五個(gè)可以在PyPI或Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中輕松獲得，且能夠跨平臺(tái)運(yùn)行的軟件庫(kù)。
1.Time和Timeit
有時(shí)候，您可能只想分析兩個(gè)代碼段從前一個(gè)結(jié)束到下一個(gè)開(kāi)始運(yùn)行，是需要幾秒鐘還是幾分鐘。對(duì)于這樣的需求，您可能只需要一個(gè)秒表就足夠了。
Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)帶有兩個(gè)可用作秒表的功能函數(shù)。其中，Time模塊具有perf_counter功能。它可以調(diào)用操作系統(tǒng)的高精度定時(shí)器，以按需獲得時(shí)間戳。其基本原理是：我們可以在目標(biāo)操作開(kāi)始前，調(diào)用一次time.perf_counter，然后在操作完成時(shí)，再調(diào)用一次，以獲得兩次的時(shí)間差。顯然，這是一種非常簡(jiǎn)便易行的時(shí)間獲取方式。
而Timeit模塊則是會(huì)對(duì)Python代碼進(jìn)行實(shí)質(zhì)性的審查。它的timeit.timeit功能函數(shù)會(huì)截取一個(gè)代碼段，通過(guò)運(yùn)行多次(默認(rèn)為1百萬(wàn)次)，以獲得執(zhí)行該操作所需的平均時(shí)間。我們經(jīng)?？梢杂盟鼇?lái)確定在某個(gè)緊密的循環(huán)中，單一操作或函數(shù)的調(diào)用時(shí)長(zhǎng)。例如，如果您想判定一個(gè)列表解析式(list comprehension)與一個(gè)常規(guī)列表結(jié)構(gòu)，哪個(gè)在執(zhí)行多次操作時(shí)會(huì)更快一些(列表解析式通常更快)。
當(dāng)然，Time的不足之處在于它只是一個(gè)秒表，而Timeit的不足之處在于：其主要用例是各個(gè)行或代碼塊上的各個(gè)細(xì)微標(biāo)準(zhǔn)差(microbenchmarks)。也就是說(shuō)，僅當(dāng)這些代碼被單獨(dú)處理時(shí)，這種比較才會(huì)有意義。因此，這兩種方法都不足以對(duì)整個(gè)程序進(jìn)行分析。一旦出現(xiàn)數(shù)千行的代碼，這兩種方法都會(huì)耗費(fèi)您大量的時(shí)間。
2.cProfile
Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)還帶有一個(gè)整體程序分析器--cProfile。在程序運(yùn)行時(shí)，cProfile會(huì)通過(guò)跟蹤代碼中的每個(gè)函數(shù)的調(diào)用，以生成一個(gè)包含了最常調(diào)用函數(shù)、以及平均調(diào)用時(shí)間的列表。
cProfile具有三大優(yōu)勢(shì)：
- 由于它被包含在標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中，因此現(xiàn)有的Python安裝包已經(jīng)包含了cProfile。
- 它可以分析有關(guān)調(diào)用行為的許多不同統(tǒng)計(jì)信息。例如：它能夠?qū)⒑瘮?shù)調(diào)用自己的指令所花費(fèi)的時(shí)間，與該函數(shù)所有的其他調(diào)用耗時(shí)區(qū)分開(kāi)來(lái)。據(jù)此，您可以判定出到底是該函數(shù)本身運(yùn)行緩慢，還是在其他調(diào)用時(shí)出現(xiàn)的緩慢。
- 可以實(shí)現(xiàn)限定條件的自定義。也就是說(shuō)，您既可以對(duì)整個(gè)程序的運(yùn)行進(jìn)行采樣，又可以僅在指定的函數(shù)運(yùn)行時(shí)啟用概要分析(toggle profiling)。通過(guò)縮小范圍和去除分析時(shí)產(chǎn)生的“噪聲”，您可以更好地關(guān)注該函數(shù)的功能與調(diào)用。
cProfile的不足之處有：
- 默認(rèn)情況下，它會(huì)設(shè)置多個(gè)采集點(diǎn)，生成大量的統(tǒng)計(jì)信息。
- 根據(jù)其執(zhí)行模型，它在捕獲每個(gè)函數(shù)調(diào)用時(shí)，都會(huì)產(chǎn)生大量的流量。因此cProfile不適合通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的方式，對(duì)生產(chǎn)環(huán)境中的應(yīng)用程序進(jìn)行性能分析。也就是說(shuō)，它更適合于針對(duì)開(kāi)發(fā)過(guò)程中的性能分析。
有關(guān)cProfile的更多詳細(xì)信息。
3.Pyinstrument
與cProfile的工作方式類(lèi)似，Pyinstrument能夠通過(guò)跟蹤目標(biāo)程序，以報(bào)告的形式，反映出那些占用了大部分運(yùn)行時(shí)間的代碼。不過(guò)，與cProfile相比，Pyinstrument的優(yōu)點(diǎn)主要體現(xiàn)在如下兩個(gè)方面：
- Pyinstrument不會(huì)去勾連(hook)函數(shù)調(diào)用的每個(gè)實(shí)例，而是會(huì)以毫秒為間隔，對(duì)程序的調(diào)用棧進(jìn)行采樣，因此它能夠靈敏地檢測(cè)出程序中最耗費(fèi)運(yùn)行時(shí)的部分。
- Pyinstrument的報(bào)告要簡(jiǎn)潔得多。它能夠通過(guò)突出顯示程序中占用時(shí)間最多的函數(shù)，以便您能盡快地發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，并專(zhuān)注分析原因。
Pyinstrument同樣具有cProfile的各種優(yōu)點(diǎn)。您可以將它用作應(yīng)用程序中的對(duì)象，來(lái)記錄所選功能，而不是整個(gè)程序的行為。Pyinstrument提供包括HTML格式在內(nèi)的多種輸出形式。當(dāng)然，您也可以按需查看各個(gè)調(diào)用的完整時(shí)間線。
此外，如下兩個(gè)方面值得您的注意：
- 某些通過(guò)C編譯的擴(kuò)展程序(例如使用Cython創(chuàng)建的程序)，會(huì)在通過(guò)命令行進(jìn)行Pyinstrument調(diào)用時(shí)，可能無(wú)法正常工作。不過(guò)，如果您在程序本身使用了Pyinstrument，例如：通過(guò)使用Pyinstrument分析器的調(diào)用包裝了main()函數(shù)，那么它們還是能夠正常工作的。
- Pyinstrument不能很好地處理在多個(gè)線程中運(yùn)行的代碼。此時(shí)，您可能需要考慮使用下面將要介紹到的Py-spy。
4.Py-spy
與Pyinstrument一樣，Py-spy在工作原理上，也是定期采集程序調(diào)用棧的狀態(tài)，而不是記錄每一個(gè)調(diào)用。不過(guò)，與PyInstrument不同，Py-spy帶有用Rust編寫(xiě)的核心組件(而Pyinstrument使用的是C擴(kuò)展程序)，運(yùn)行的是帶有分析程序的外進(jìn)程(out-of-process)，因此它可以安全地與生產(chǎn)環(huán)境中的代碼協(xié)同使用。
Py-spy能夠輕松地完成許多其他分析工具無(wú)法實(shí)現(xiàn)的任務(wù)，其中包括：分析多線程或帶有子處理(subprocessed)機(jī)制的Python程序等。此外，Py-spy也可以分析那些使用符號(hào)進(jìn)行過(guò)編譯的C擴(kuò)展程序。而對(duì)于使用了Cython編譯的擴(kuò)展程序，Py-spy需要使用對(duì)應(yīng)生成的C文件，以便收集正確的跟蹤信息。
我們可以使用如下兩種基本方法，來(lái)利用Py-spy檢查應(yīng)用程序：
- 使用Py-spy的record命令，并在運(yùn)行結(jié)束后會(huì)生成火焰圖(flame graph)。
- 使用Py-spy的top命令，通過(guò)實(shí)時(shí)更新，交互式地顯示Python應(yīng)用程序的內(nèi)部，并以與Unix的top工具相同的方式顯示信息。而且那些單線程棧也可以通過(guò)命令行被顯示出來(lái)。
不過(guò)，Py-spy的最大缺點(diǎn)之一是：它主要適用于從外部分析整個(gè)程序、或是某些組件，不適合對(duì)某個(gè)特定的功能函數(shù)進(jìn)行采樣。
5.Yappi
Yappi是Yet Another Python Profiler(“另一個(gè)Python分析工具”)的縮寫(xiě)。它在功能上，較上述討論過(guò)的工具庫(kù)只多不少。在默認(rèn)情況下，PyCharm(譯者注：一款為專(zhuān)業(yè)Python 開(kāi)發(fā)人員準(zhǔn)備的IDE)會(huì)已安裝了Yappi，因此用戶在IDE中已經(jīng)具有了對(duì)于Yappi的內(nèi)置訪問(wèn)權(quán)限。
要使用Yappi，您需要用指令來(lái)“修飾”目標(biāo)代碼，以便針對(duì)分析機(jī)制進(jìn)行調(diào)用，啟動(dòng)，停止和生成報(bào)告。Yappi允許您根據(jù)測(cè)試的實(shí)際需求，在“經(jīng)過(guò)時(shí)間(wall time)”或“CPU時(shí)間”之間進(jìn)行選擇。前者只是一個(gè)秒表;后者則可以通過(guò)系統(tǒng)原生API，記錄下CPU在實(shí)際執(zhí)行代碼過(guò)程中的用時(shí)，以便調(diào)整I/O的暫停或線程的休眠?？梢?jiàn)，CPU時(shí)間能夠方便您更加精確地了解某些操作(例如：數(shù)字代碼的執(zhí)行)的實(shí)際用時(shí)。
通過(guò)Yappi提供的函數(shù)--yappi.get_thread_stats()，您可以記錄任何一個(gè)線程活動(dòng)，檢索出對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)信息，并分別對(duì)其進(jìn)行分析。您不但無(wú)需“修飾”線程代碼，而且可以對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾和細(xì)粒度的排序(類(lèi)似于cProfile中的此類(lèi)操作)。
此外，Yappi的獨(dú)到之處在于，它可以分析greenlet和coroutine(協(xié)程)。作為一種分析并發(fā)代碼的強(qiáng)大工具，它可以被廣泛地用來(lái)分析異步metaphor。
新聞標(biāo)題：5種帶你輕松分析Python代碼的軟件庫(kù)
文章位置：http://www.dlmjj.cn/article/dpoddho.html
