Pythonアプリケーションのプロファイリング

プロファイリングに関するリンクと例を含む簡単なメモ：

パフォーマンス： hotshotまたはpythonプロファイル/ cProfile + kcachegrindログビジュアライザー（ WinCacheGrindに類似したwindows用のポートがあります）
メモリ使用量：ウェブベースのダウザー

性能

統計プロファイラオプションを収集します。
- クイックホットショットを使用した例1（これは非推奨になる可能性があります）：
```
 import hotshot prof = hotshot.Profile("your_project.prof") prof.start() # your code goes here prof.stop() prof.close() 
```
  kcachegrind-convertersパッケージのユーティリティを使用してログ形式を変換します。
```
 hotshot2calltree your_project.prof > your_project.out 
```
- 標準プロファイル/ cProfileを使用した例2：
```
 python -m cProfile -o your_project.pyprof your_project.py 
```
  pyprof2calltreeを使用してログ形式を変換します。
```
 pyprof2calltree -i your_project.pyprof -o your_project.out 
```
  （-kオプションを使用すると、すぐにkcachegrindが開始され、中間ファイルを作成する必要はありません）
kcachegrindビジュアライザーでログを開いて調べます

誰かのコードでトリッキーな再帰的インポートを見つけたときに、アプリケーションのプロファイリングに初めてDjangoを使用する必要がありました。次に、mod_pythonの既存のハンドラーを使用しましたが、後者はもはや一般的ではないため、代替接続方法やプロファイリング用のモジュールでさえかなり前に登場しました（後者は使用しませんでした）。

記憶

残念ながら、私はそれをシンプルで楽しいものにする方法をまだ知りません。デバッガーをざっと調べたくありませんでした。グッピーには満足していませんでした-それは強力ですが、難しい-幸いなことに、プロファイリングする必要はありません。また、Objgraphは、デバッグシェルの外部への簡単なナビゲーションも提供しません。

私が選択したのは、ダウザー、CherryPyのインターフェースを備えたアプリケーションです。それほど柔軟ではありませんが、彼にとってはすべてがシンプルです。

コントローラー、基本的にCherryPy 3アプリケーションを作成します。

 # 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()

アプリケーションに接続します。

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

ブラウザーに移動して統計を表示します（CherryPyのオブジェクト、他のライブラリは無視します-私たちだけのものを探しています）
```
  http://localhost:8080/ 
```
機能は禁欲的で、クリックして少し理解する必要がありますが、問題を見つけるには十分です。デバッガーAPIを覚えて覚える必要はありません。注意、「ツリー全体を表示する」などの一部の操作では、大規模なアプリケーションには大量のメモリが必要になる場合があります。
アプリケーション自体は閉じません。学習後、Ctrl + Zを中断して強制終了します

どのようなプロファイリング方法とツールがまだ知っておく価値がありますか？

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性能

記憶

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