paip.性能跟踪profile原理与架构与本质-- python扫带java php

paip.性能跟踪profile原理与架构与本质-- python扫带java php



##背景

弄个个输入法音标转换atiEnPH工具,老是python性能不的上K,7k记录浏览过k要30分钟了.



##目标

 分析一个程序的性能，最终都归结为回答4个基本的问题：



    程序运行速度有多快？

    运行速度瓶颈在哪儿？

    程序使用了多少内存？

    内存泄露发生在哪里？

    谁引用着泄漏的对象？

    

    

    作者 老哇的爪子 Attilax 艾龙，  EMAIL:[e-mail]

转载请注明来源： http://blog.csdn.net/attilax

    

#工具cProfile,objgraph

谁引用着泄漏的对象？ 这个可以使用对象引用图来看见..

 该命令的输出应该是一副PNG图像，保存在/tmp/backrefs.png，它看起来是像这样：



back refrences



最下面有红字的盒子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。如果是x引起了一个内存泄漏，我们可以使用这个方法，通过跟踪它的所有引用，来检查为什么它没有自动的被释放。



回顾一下，objgraph 使我们可以：



    显示占据python程序内存的头N个对象

    显示一段时间以后哪些对象被删除活增加了

    在我们的脚本中显示某个给定对象的所有引用



#测试代码

import cProfile

 

#直接把分析结果打印到控制台

cProfile.run("mainx()")

#把分析结果保存到文件中,不过内容可读性差...需要调用pstats模块分析结果

#cProfile.run("foo()", "result")

#还可以直接使用命令行进行操作

#>python -m cProfile myscript.py -o result





def convert2atiEnPn(phntc):#17.3s  49tse

        """  æk@sentjueit   >>  e@k@sen@tju@ei@t

        """

        r=""

        

        #print ("o412")

        #print(map)

        #100test logx abt 3s

        #logx("  phntc:---"+phntc)

        li= SybalbeList(phntc)   #7.6s

        #logx("  syblist:---")

        #print_li(li)

        for sbl in li:

            #all saveval invoke time safeVal 5.6s    446tse

            #todox gaicheng  jude modul ..only   0.1s  

            #yuln ...python d excepti jon fei resource l a .

            myvowel=safeVal (map, sbl.vowel,  "")

            mycnst=safeVal (map,  sbl.csnt , "")

            r=r+"@"+mycnst+"-"+myvowel

       # phntc=trim(phntc)

      

        return r

        

#第一的测试

       157277 function calls in 20.648 seconds



   Ordered by: standard name



   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)

        1    0.000    0.000   20.648   20.648 <string>:1(<module>)

       49    0.006    0.000   17.359    0.354 <string>:15(convert2atiEnPn)

       49    0.003    0.000    1.105    0.023 <string>:2(updatexo4)

        1    0.003    0.003   20.648   20.648 <string>:37(mainx)        

        

#第二次:



          118375 function calls in 9.266 seconds



   Ordered by: standard name



   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)

        1    0.000    0.000    9.265    9.265 <string>:1(<module>)

       49    0.002    0.000    6.395    0.131 <string>:15(convert2atiEnPn)

       49    0.003    0.000    1.155    0.024 <string>:2(updatexo4)

        1    0.004    0.004    9.265    9.265 <string>:39(mainx)    



#分析结果:

能看见,python的异常很消耗性能.   使用 if key in map 代替异常,,,性能消耗从5s直到个0.1s

日志也比较消耗性能        

    

#java跟php的profile

java jprofile,.. php xdebug..





参考

关于Python Profilers性能分析器 - btchenguang - 博客园.htm

Python性能分析指南 - 技术翻译 - 开源中国社区.htm

Python--字典-fussfuss1-ChinaUnix博客.htm