Python性能分析工具py-spy原理用法解析

什么是py-spy？

py-spy是一个Python性能分析工具，它可以实时地监测Python进程的CPU使用和函数调用情况，以便我们找到Python程序中的性能瓶颈，提高程序的运行效率。

py-spy的工作原理

py-spy利用了Linux系统的进程跟踪功能，通过/proc/pid/syscall文件夹中的相关文件获取正在运行的Python进程的信息，然后解析出函数的调用栈、线程信息等，最后通过调用perf_event_open函数向内核注册事件，进行数据的采集和统计。

py-spy的用法

安装

py-spy可以通过以下命令在Linux系统上安装：

# 使用pip安装
pip install py-spy

# 使用curl命令安装
curl https://py.spy/release/latest/install.sh | sudo bash

命令行参数

py-spy的命令行参数如下：

• --pid PID：指定要监控的Python进程ID。
• --interval INTERVAL：指定采样间隔，单位为毫秒，默认值为10ms。
• --nonblocking：非阻塞模式，即不会阻塞被监控的Python进程的执行。

示例一

假设我们有一个Python程序hello.py，代码如下：

import time


def foo():
    a = [i for i in range(100000)]
    time.sleep(2)


def bar():
    b = [i**2 for i in range(10000)]
    time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    for i in range(3):
        foo()
        bar()

我们可以通过以下命令监控该程序的性能：

py-spy --pid $(pgrep -f "python hello.py") --interval 100

该命令的含义如下：

• --pid $(pgrep -f "python hello.py")：查找正在运行的python hello.py进程的PID，并指定为监控目标。
• --interval 100：指定采样间隔为100ms。

执行该命令后，我们可以看到类似如下的输出：

Running py-spy - PID 16684
Sampling every 100ms
Outputting to stdout - press Ctrl-C to end...

 Thread 0x7f0405fefa80:
            - hello.py:4 foo 638ms
            - hello.py:11 bar 316ms
            - hello.py:4 foo 637ms
            - hello.py:11 bar 315ms
            - hello.py:4 foo 622ms
            - hello.py:11 bar 315ms

该输出的含义解释如下：

• Thread 0x7f0405fefa80：采样时间点所处的线程。
• - hello.py:4 foo 638ms：调用函数foo耗时638ms。
• - hello.py:11 bar 316ms：调用函数bar耗时316ms。

根据输出信息，我们可以看到foo函数的耗时明显比bar函数的耗时要多，说明程序的性能瓶颈在foo函数中。

示例二

假设我们有一个Django Web应用程序，代码如下：

from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
import time


def index(request):
    time.sleep(1)
    return HttpResponse("Hello, world. You're at the polls index.")

def add(request):
    s = 0
    for i in range(100000):
        s += i
    return HttpResponse("<h1>Add Result:{}<h1>".format(s))

我们可以通过以下命令来监控该Web应用程序的性能：

py-spy -- python manage.py runserver 0.0.0.0:8000

该命令的含义解释如下：

• --：分离py-spy和我们要监控的Django命令。
• python manage.py runserver 0.0.0.0:8000：启动Django Web服务器。

当我们在浏览器中访问http://127.0.0.1:8000/add时，py-spy会开始采样，当我们停止采样时，py-spy会输出类似如下的信息：

Running py-spy - PID 27602
Sampling every 10ms
Outputting to stdout - press Ctrl-C to end...

 Thread 0x7f674c500a80:
            - manage.py:10 add 9ms
            - manage.py:6 index 132ms
            - manage.py:10 add 1ms
            - manage.py:6 index 3ms
            - manage.py:10 add 1ms
            - manage.py:6 index 3ms

该输出的含义解释如下：

• Thread 0x7f674c500a80：采样时间点所处的线程。
• - manage.py:10 add 9ms：调用函数add耗时9ms。
• - manage.py:6 index 132ms：调用函数index耗时132ms。

根据输出信息，我们可以看到index函数的耗时明显比add函数的耗时要多，说明程序的性能瓶颈在index函数中。

py-spy的局限性

由于py-spy利用了Linux系统的进程跟踪功能，所以在Windows系统上无法正常工作。

结语

通过本篇文章，相信大家对于Python性能分析工具py-spy的工作原理和用法有了更深入的了解，能够对Python程序的性能优化有所帮助。