Python性能分析工具py-spy原理用法解析

Py-Spy介绍

引用官方的介绍：

Py-Spy是Python程序的抽样分析器。 它允许您可视化查看Python程序在哪些地方花了更多时间，整个监控方式无需重新启动程序或以任何方式修改工程代码。 Py-Spy的开销非常低：它是用Rust编写的，速度与编译的Python程序不在同一个进程中运行。 这意味着Py-Spy可以安全地用于生成生产环境中的Python应用调优分析。

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

安装

pip install py-spy

安装后使用py-spy - h可以验证安装，并查看使用帮助。

py-spy从命令行工作，并获取要从中采样的程序的PID或要运行的python程序的命令行。py-spy具有三个子命令record，top和dump：

• record生成火焰图
• top实时查看每个函数运行时间并统计
• dump显示每个python线程的当前调用堆栈

使用py-spy 生成火焰图

​ py-spy是一个非常好用而且简单的库，看完他的readme 介绍文档基本就可以入手使用spy。这个工具一是可以生成profile 火焰图，二是可以定位到程序中最耗时间的代码的位置。它的优点在于完全不用修改代码，相比较其他的一些性能调查工具，py-spy这一点非常棒，当你debug 一个线上正在运行的程序的时候，只需要提供进程id，py-spy 就可以直接生成火焰图。

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

或者

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

"12345" 为程序运行的pid，当运行这行命令的时候，py-spy 开始抽样的程序simlple 并且生成火焰图，我们可以等待1分钟左右 ctrl+c 结束，这时候会在运行这行命令的当前目录下生成 profile.svg 火焰图, 如下图:

火焰图的分析非常简单直观，主要是看"平顶"，看图中最下方那个峰顶是平的，那么程序的性能问题就可以从这里入手去解决，这里不详细介绍火焰图看法，不明白的同学可以自行百度。

​ 通过生成火焰图分析程序瓶颈大概率可以找到并解决80%的程序性能问题，但是还有一种问题，如果我的火焰图没有平顶，但是程序依旧很慢，该如何定位问题？

没有平顶情况下，定位程序中耗时最多函数/代码

如下图，通过火焰图并没有发现程序中的平顶

Top功能

这时候要用到py-spy 提供的 top 命令，Top显示了在python程序中花费最多时间的功能的实时视图，类似于unix top命令。

py-spy top --pid 12345

或

py-spy top-python myprogram.py

​ 输入上述命令后，在控制台会显示程序实时的运行状态，这里可以介绍一下图中4个参数的含义, 然后可以通过按1，2，3，4 四个按键，让程序按照下图所述排序。

• 按％Own排序（当前在该函数中花费的时间的百分比）
• 按％Total排序（函数及其子级中当前的时间百分比）
• 按OwnTime排序（函数中花费的总时间）
• 按TotalTime排序（该函数及其子项花费的总时间）

比较直观的 使用3 , 可以比较直接的看出程序运行中，所占比消耗时间最多的函数，然后从函数如图进行分析，如下图，可以看出 是wrap 装饰器函数消耗的时间最长，我们用wrapt 这个c写的装饰器进行替换后效率有了明显的提升。

​

总结 ： 使用py-spy 相对于其他一些python性能分析工具，优势在于使用非常简单，而且无须对代码做任何改动，并且可以在保护现场情况下，直接生成火焰图，还可查看实时程序运行状态。

火焰图怎么看

首先你需要知道：

X方向是采样时间。

Y方向是函数调用栈。

如果给你一个这样的火焰图，你应该得出什么信息：

1.a()是开始的执行函数，但没有消耗cpu，在这个函数里执行了b(),h()。

2.a()的两个分支b()和h()，这表明a()里面可能有一个条件语句，继续可以看到b()分支消耗的 CPU 大大高于h()。

3.h()函数没有消耗cpu，cpu全被i()函数占有。

4.b()函数这条支路继续往上，一直到d()，由d()函数的子函数e()消耗一部分cpu,f()下的g()消耗一部分cpu,你会发现d()的最右边往上缺了一块，这块就是d()执行消耗的cpu。

结论：

消耗cpu的函数为e(),g(),d(),i()。

因此，如果要调查性能问题，首先应该调查g()，其次是i()。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

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