Python性能分析 (Profiling)

出自Linux Wiki

提示：此文已超过 12 年（4660 天）未更新，如发现内容过时或有误，欢迎改进:)

性能分析（Profiling）可用於分析程序的運行時間主要消耗在何處，以便有效優化程序的運行效率。

Profiling可分為兩步，一是運行程序收集程序不同部分運行時間的數據，二是數據的可視化和分析。

提示：
本文介紹的方法主要針對類Linux系統，部分工具在Windows等系統可能也能使用。

Python Profiling數據採集

cProfile

Python的cProfile模塊可用於數據採集，適用於Python 2和Python 3。其調用方法很簡單：

import cProfile
# 以下调用将运行函数somefunc()，并将相关数据记录到log_file.pyprof
cProfile.run('somefunc()', 'log_file.pyprof')

更多信息請參考Python Profiler文檔。

有些小程序也可以直接從命令行調用cProfile模塊執行^[1]：

python -m cProfile -o profile_data.pyprof script_to_profile.py

hotshot

hotshot是高性能的Profiling數據採集工具，其運行時對程序效率的影響很小，但會產生巨大的運行記錄，分析也比較慢。^[2] Python 3中沒有hotshot。故如無特殊需求，請使用cProfile。

import hotshot
profiler = hotshot.Profile("hotshot.log")
profiler.run('trackStereo.solveStereoNew()')

數據可視化

Gprof2Dot

Gprof2Dot的輸出，經dot命令渲染後的圖片。

Gprof2Dot可將多種Profiler的數據轉成Graphviz可處理的圖像表述。配合dot命令，即可得到不同函數所消耗的時間分析圖。以處理cProfile的記錄為例^[3]：

# 运行程序记录数据：
# python -m cProfile -o profile_data.pyprof path/to/your/script arg1 arg2
 
# profile_data.pyprof是获取的数据；dot命令需要安装Graphviz才能用
gprof2dot.py -f pstats profile_data.pyprof | dot -Tpng -o output.png

Run Snake Run

Run Snake Run截圖

RunSnakeRun是個Python腳本，使用wxPython將Profiler數據可視化，效果如圖。

RunSnakeRun還可分析內存佔用，但仍處於實驗階段。^[4]

KCacheGrind

KCacheGrind可視化Python運行時數據

KCacheGrind是Linux中常用的profiling visualization軟體，其默認可處理valgrind的輸出。通過一些腳本也可以讓其分析cProfile或hotshot記錄下的數據。

處理cProfile的數據可使用pyprof2calltree：

# 运行程序记录数据：
# python -m cProfile -o profile_data.pyprof path/to/your/script arg1 arg2
 
# 使用pyprof2calltree处理数据并自动调用KCacheGrind
pyprof2calltree -i profile_data.pyprof -k

處理hotshot的數據可使用KCacheGrind中的hotshot2calltree命令：

# 使用hotshot2calltree处理数据，完成后需手动在KCacheGrind中打开输出文件
hotshot2calltree hotshot.log -o hs_calltree.log

注意：
KCacheGrind雖然功能強大，但其輸出的分析樹似乎並不完整，如果您了解原因，請補充。

參考資料

本文对您有帮助？分享给更多朋友！

反馈与讨论

发现文档不全面、有错误却没时间编辑文档？想分享自己的经验或见解？欢迎在此留言、讨论。

[cprofile_kcachegrind-0] StackOverflow: Using cProfile results with KCacheGrind

[1] Python官方文檔：hotshot

[2] Gprof2Dot

[3] RunSnakeRun

[1]

[2]

[3]

[4]