用Python编写分析Python程序性能的工具的教程

虽然并非你编写的每个 Python 程序都要求一个严格的性能分析，但是让人放心的是，当问题发生的时候，Python 生态圈有各种各样的工具可以处理这类问题。

分析程序的性能可以归结为回答四个基本问题：

1.     正运行的多快
2.     速度瓶颈在哪里
3.     内存使用率是多少
4.     内存泄露在哪里

下面，我们将用一些神奇的工具深入到这些问题的答案中去。
用 time 粗粒度的计算时间

让我们开始通过使用一个快速和粗暴的方法计算我们的代码:传统的 unix time 工具。
 

$ time python yourprogram.py
real 0m1.028s
user 0m0.001s
sys 0m0.003s

三个输出测量值之间的详细意义在这里 stackoverflow article，但简介在这：

•     real — 指的是实际耗时
•     user — 指的是内核之外的 CPU 耗时
•     sys — 指的是花费在内核特定函数的 CPU 耗时

你会有你的应用程序用完了多少 CPU 周期的即视感，不管系统上其他运行的程序添加的系统和用户时间。

如果 sys 和 user 时间之和小于 real 时间，然后你可以猜测到大多数程序的性能问题最有可能与 IO wait 相关。
用 timing context 管理器细粒度的计算时间

我们下一步的技术包括直接嵌入代码来获取细粒度的计时信息。下面是我进行时间测量的代码的一个小片段

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 # millisecs
 if self.verbose:
  print 'elapsed time: %f ms' % self.msecs

为了使用它，使用 Python 的 with 关键字和 Timer 上下文管理器来包装你想计算的代码。当您的代码块开始执行，它将照顾启动计时器,当你的代码块结束的时候，它将停止计时器。

这个代码片段示例：
 

from timer import Timer
from redis import Redis
rdb = Redis()
 
with Timer() as t:
 rdb.lpush("foo", "bar")
print "=> elasped lpush: %s s" % t.secs
 
with Timer() as t:
 rdb.lpop("foo")
print "=> elasped lpop: %s s" % t.secs

为了看看我的程序的性能随着时间的演化的趋势，我常常记录这些定时器的输出到一个文件中。
使用 profiler 逐行计时和分析执行的频率

罗伯特·克恩有一个不错的项目称为 line_profiler , 我经常使用它来分析我的脚本有多快，以及每行代码执行的频率：

为了使用它，你可以通过使用 pip 来安装它：
 

pip install line_profiler

安装完成后，你将获得一个新模块称为 line_profiler 和 kernprof.py 可执行脚本。

为了使用这个工具，首先在你想测量的函数上设置 @profile 修饰符。不用担心，为了这个修饰符，你不需要引入任何东西。kernprof.py 脚本会在运行时自动注入你的脚本。

primes.py

@profile
def primes(n):
 if n==2:
 return [2]
 elif n<2:
 return []
 s=range(3,n+1,2)
 mroot = n ** 0.5
 half=(n+1)/2-1
 i=0
 m=3
 while m <= mroot:
 if s[i]:
  j=(m*m-3)/2
  s[j]=0
  while j<half:
  s[j]=0
  j+=m
 i=i+1
 m=2*i+3
 return [2]+[x for x in s if x]
primes(100)

一旦你得到了你的设置了修饰符 @profile 的代码，使用 kernprof.py 运行这个脚本。
 

kernprof.py -l -v fib.py

-l 选项告诉 kernprof 把修饰符 @profile 注入你的脚本，-v 选项告诉 kernprof 一旦你的脚本完成后，展示计时信息。这是一个以上脚本的类似输出：

Wrote profile results to primes.py.lprof
Timer unit: 1e-06 s
 
File: primes.py
Function: primes at line 2
Total time: 0.00019 s
 
Line # Hits  Time Per Hit % Time Line Contents
==============================================================
 2      @profile
 3      def primes(n):
 4  1  2 2.0 1.1 if n==2:
 5       return [2]
 6  1  1 1.0 0.5 elif n<2:
 7       return []
 8  1  4 4.0 2.1 s=range(3,n+1,2)
 9  1  10 10.0 5.3 mroot = n ** 0.5
 10  1  2 2.0 1.1 half=(n+1)/2-1
 11  1  1 1.0 0.5 i=0
 12  1  1 1.0 0.5 m=3
 13  5  7 1.4 3.7 while m <= mroot:
 14  4  4 1.0 2.1  if s[i]:
 15  3  4 1.3 2.1  j=(m*m-3)/2
 16  3  4 1.3 2.1  s[j]=0
 17 31  31 1.0 16.3  while j<half:
 18 28  28 1.0 14.7   s[j]=0
 19 28  29 1.0 15.3   j+=m
 20  4  4 1.0 2.1  i=i+1
 21  4  4 1.0 2.1  m=2*i+3
 22 50  54 1.1 28.4 return [2]+[x for x

寻找 hits 值比较高的行或是一个高时间间隔。这些地方有最大的优化改进空间。
它使用了多少内存？

现在我们掌握了很好我们代码的计时信息，让我们继续找出我们的程序使用了多少内存。我们真是非常幸运， Fabian Pedregosa 仿照 Robert Kern 的 line_profiler 实现了一个很好的内存分析器 [memory profiler][5]。

首先通过 pip 安装它：
 

$ pip install -U memory_profiler
$ pip install psutil

在这里建议安装 psutil 是因为该包能提升 memory_profiler 的性能。

想 line_profiler 一样， memory_profiler 要求在你设置 @profile 来修饰你的函数：
 

@profile
def primes(n):
 ...
 ...

运行如下命令来显示你的函数使用了多少内存：
 

$ python -m memory_profiler primes.py

一旦你的程序退出，你应该可以看到这样的输出：
Filename: primes.py
 

Line # Mem usage Increment Line Contents
==============================================
 2    @profile
 3 7.9219 MB 0.0000 MB def primes(n):
 4 7.9219 MB 0.0000 MB if n==2:
 5     return [2]
 6 7.9219 MB 0.0000 MB elif n<2:
 7     return []
 8 7.9219 MB 0.0000 MB s=range(3,n+1,2)
 9 7.9258 MB 0.0039 MB mroot = n ** 0.5
 10 7.9258 MB 0.0000 MB half=(n+1)/2-1
 11 7.9258 MB 0.0000 MB i=0
 12 7.9258 MB 0.0000 MB m=3
 13 7.9297 MB 0.0039 MB while m <= mroot:
 14 7.9297 MB 0.0000 MB  if s[i]:
 15 7.9297 MB 0.0000 MB  j=(m*m-3)/2
 16 7.9258 MB -0.0039 MB  s[j]=0
 17 7.9297 MB 0.0039 MB  while j<half:
 18 7.9297 MB 0.0000 MB   s[j]=0
 19 7.9297 MB 0.0000 MB   j+=m
 20 7.9297 MB 0.0000 MB  i=i+1
 21 7.9297 MB 0.0000 MB  m=2*i+3
 22 7.9297 MB 0.0000 MB return [2]+[x for x in s if x]

line_profiler 和 memory_profiler 的 IPython 快捷命令

line_profiler 和 memory_profiler 一个鲜为人知的特性就是在 IPython 上都有快捷命令。你所能做的就是在 IPython 上键入以下命令：
 

%load_ext memory_profiler
%load_ext line_profiler

这样做了以后，你就可以使用魔法命令 %lprun 和 %mprun 了，它们表现的像它们命令行的副本，最主要的不同就是你不需要给你需要分析的函数设置 @profile 修饰符。直接在你的 IPython 会话上继续分析吧。

In [1]: from primes import primes
In [2]: %mprun -f primes primes(1000)
In [3]: %lprun -f primes primes(1000)

这可以节省你大量的时间和精力,因为使用这些分析命令，你不需要修改你的源代码。
哪里内存溢出了？

cPython的解释器使用引用计数来作为它跟踪内存的主要方法。这意味着每个对象持有一个计数器，当增加某个对象的引用存储的时候，计数器就会增加，当一个引用被删除的时候，计数器就是减少。当计数器达到0， cPython 解释器就知道该对象不再使用，因此解释器将删除这个对象，并且释放该对象持有的内存。

内存泄漏往往发生在即使该对象不再使用的时候，你的程序还持有对该对象的引用。

最快速发现内存泄漏的方式就是使用一个由 Marius Gedminas 编写的非常好的称为 [objgraph][6] 的工具。
这个工具可以让你看到在内存中对象的数量,也定位在代码中所有不同的地方,对这些对象的引用。

开始，我们首先安装 objgraph
 

pip install objgraph

一旦你安装了这个工具，在你的代码中插入一个调用调试器的声明。
 

import pdb; pdb.set_trace()

哪个对象最常见

在运行时,你可以检查在运行在你的程序中的前20名最普遍的对象
 

(pdb) import objgraph
(pdb) objgraph.show_most_common_types()
 
MyBigFatObject  20000
tuple   16938
function   4310
dict   2790
wrapper_descriptor  1181
builtin_function_or_method 934
weakref   764
list   634
method_descriptor  507
getset_descriptor  451
type   439

哪个对象被增加或是删除了？

我们能在两个时间点之间看到哪些对象被增加或是删除了。
 

(pdb) import objgraph
(pdb) objgraph.show_growth()
.
.
.
(pdb) objgraph.show_growth() # this only shows objects that has been added or deleted since last show_growth() call
 
traceback  4 +2
KeyboardInterrupt 1 +1
frame   24 +1
list   667 +1
tuple  16969 +1

这个泄漏对象的引用是什么？

继续下去，我们还可以看到任何给定对象的引用在什么地方。让我们以下面这个简单的程序举个例子。
 

x = [1]
y = [x, [x], {"a":x}]
import pdb; pdb.set_trace()

为了看到持有变量 X 的引用是什么，运行 objgraph.show_backref() 函数：
 

(pdb) import objgraph
(pdb) objgraph.show_backref([x], filename="/tmp/backrefs.png")

该命令的输出是一个 PNG 图片，被存储在 /tmp/backrefs.png，它应该看起来像这样：

backrefs (1)
 

盒子底部有红色字体就是我们感兴趣的对象，我们可以看到它被符号 x 引用了一次，被列表 y 引用了三次。如果 x 这个对象引起了内存泄漏，我们可以使用这种方法来追踪它的所有引用，以便看到为什么它没有被自动被收回。

回顾一遍，objgraph 允许我们：

•     显示占用 Python 程序内存的前 N 个对象
•     显示在一段时期内哪些对象被增加了，哪些对象被删除了
•     显示我们脚本中获得的所有引用

Effort vs precision

在这篇文章中,我展示了如何使用一些工具来分析一个python程序的性能。通过这些工具和技术的武装，你应该可以获取所有要求追踪大多数内存泄漏以及在Python程序快速识别瓶颈的信息。

和许多其他主题一样,运行性能分析意味着要在付出和精度之间的平衡做取舍。当有疑问是，用最简单的方案，满足你当前的需求。