Профилирование Приложений Python

Небольшая заметка со ссылками и примерами по профилированию:

1. производительность: горячий выстрел или профиль Python/cProfile + визуализатор журнала Ккешгринд (Есть порт для windows , аналог WinCacheGrind )
2. использование памяти: лозоходец с веб-интерфейсом

производительность

1. сбор статистики с помощью профайлера, варианты:
   • пример 1 с использованием быстрого быстрого доступа (который может стать устаревшим):
     
     
     

import hotshot prof = hotshot.Profile("your_project.prof") prof.start() # your code goes here prof.stop() prof.close()

конвертировать формат журнала с помощью утилиты из пакета kcachegrind-конвертеры :



hotshot2calltree your_project.prof > your_project.out




     
     
   • пример 2, использование стандартного профиля/cProfile:
     
     

python -m cProfile -o your_project.pyprof your_project.py

преобразовать формат журнала, используя pyprof2calltree :



pyprof2calltree -i your_project.pyprof -o your_project.out

(с опцией -k сразу запустит kcachegrind и создавать промежуточный файл не нужно)


     
     
2. открыть и изучить лог в визуализаторе Ккешгринд
   
   
   
   

Затем я использовал существующий обработчик для mod_python , но так как последние уже не популярны, то они появились уже давно альтернативные способы подключения и даже модули профилирования (Последний я не использовал).

Память

Я не хотел рыться в отладчике, я был недоволен Гуппи - он сильный, но сложный - профилировать его, к счастью, приходится не так часто.

Объектный график также не обеспечивает удобную навигацию снаружи отладочные оболочки .

Мой выбор сейчас лозоходец , приложение с интерфейсом CherryPy. С ним все проще, хотя и не так гибко:

1. создайте контроллер, по сути, приложение CherryPy 3:
   
   

# memdebug.py import cherrypy import dowser def start(port): cherrypy.tree.mount(dowser.Root()) cherrypy.config.update({ 'environment': 'embedded', 'server.socket_port': port }) cherrypy.engine.start()


   
   
2. подключитесь к вашему приложению:
   
   

import memdebug memdebug.start(8080) # your code goes here


   
   
3. заходим в браузер и смотрим статистику (не обращаем внимания на объекты CherryPy и других библиотек - ищем только нашу)
   
   
   
   http://localhost:8080/
   
   
   
   
   
   Функционал аскетичный, придется немного пощелкать и разобраться, но для поиска проблем вполне достаточно.

   Нет необходимости изучать и запоминать API отладчика.

   Внимание, некоторые операции типа «Показать всё дерево» могут потребовать невероятного объёма памяти для больших приложений.

   
   
   

4. Приложение не закроется само по себе.

   После изучения прервите Ctrl+Z и убейте

• Как Соединить Элементы Интерфейса С Помощью Визуальных Приемов «Контраст» И «Сходство»

  19 Oct, 24

• Профессор Маркетинга Филип Котлер — О Продвижении, Брендинге И Мотивации Клиентов

  19 Oct, 24

• Бесплатная Crm + Телефония

  19 Oct, 24

• Лекции По Биоинформатике: От Статистики К Генетическим Конструкциям

  19 Oct, 24

• Google Анонсировала Google Cloud Sql

  19 Oct, 24

• В Сети Появились Конкретные Даты Обновления Htc Hero До Android 2.1

  19 Oct, 24

• Странные Проблемы С Президентской Библиотекой Имени Б.н. Ельцин

  19 Oct, 24

• Россия Присматривается К Кимонде?!

  19 Oct, 24

• Не Переходи На Темную Сторону

  19 Oct, 24

• Звуковая Атака

  19 Oct, 24