Как получить дерево вызовов с помощью профилировщиков Python?

Question

Раньше я использовал хороший профилировщик Apple, который встроен в приложение System Monitor. Пока ваш код C++ был скомпилирован с отладочной информацией, вы могли бы сэмплировать ваше работающее приложение, и оно распечатало бы дерево с отступами, сообщающее вам, какой процент времени родительской функции был потрачен на эту функцию (и тело по сравнению с вызовами других функций),

Например, если основной называется function_1 а также function_2, function_2 звонки function_3, а затем основные звонки function_3:

main (100%, 1% in function body):
    function_1 (9%, 9% in function body):
    function_2 (90%, 85% in function body):
        function_3 (100%, 100% in function body)
    function_3 (1%, 1% in function body)

Я бы увидел это и подумал: "Что-то занимает много времени в коде в теле function_2, Если я хочу, чтобы моя программа была быстрее, я должен начать с этого ".

Как мне легче всего получить этот точный результат профилирования для программы на Python?

Я видел, как люди говорят, чтобы сделать это:

import cProfile, pstats
prof = cProfile.Profile()
prof = prof.runctx("real_main(argv)", globals(), locals())
stats = pstats.Stats(prof)
stats.sort_stats("time")  # Or cumulative
stats.print_stats(80)  # 80 = how many to print

Но это довольно грязно по сравнению с этим элегантным деревом вызовов. Пожалуйста, дайте мне знать, если вы можете легко это сделать, это очень поможет.

Answer 1

Проверьте эту библиотеку http://pycallgraph.slowchop.com/ для графов вызовов. Это работает очень хорошо. Если вы хотите профилировать определенные функции, ознакомьтесь с http://mg.pov.lt/blog/profiling.html

Это результат модуля profilehooks.

Answer 2

Я просто наткнулся на это и потратил некоторое время на изучение того, как генерировать граф вызовов (обычные результаты cProfile не очень информативны). В будущем мы рассмотрим еще один способ создания красивой графики дерева вызовов с помощью cProfile + gprof2dot + graphViz.

-------

1. Установите GraphViz: http://www.graphviz.org/Download_macos.php
2. easy_install gprof2dot

3. Запустите профиль по коду.

   python -m cProfile -o myLog.profile <myScript.py> arg1 arg2 ...
   

4. Запустите gprof2dot, чтобы преобразовать профиль вызова в точечный файл.

   gprof2dot -f pstats myLog.profile -o callingGraph.dot
   

5. Откройте с GraphViz, чтобы визуализировать график

Вот как будет выглядеть конечный результат! График имеет цветовую маркировку - красный означает более высокую концентрацию времени.

Answer 3

Недавно я хотел то же самое, поэтому я попытался реализовать его самостоятельно.

Проект находится на GitHub, https://github.com/joerick/pyinstrument

Вот как вы бы это использовали:

from pyinstrument import Profiler

profiler = Profiler()
profiler.start()

# Code you want to profile

profiler.stop()

print(profiler.output_text())

Answer 4

gprof2dot подход хорошо извлекает всю информацию, поэтому я фанат. Однако иногда я хочу посмотреть данные о времени в дереве вызовов, поэтому я создал тунца.

Установить с

pip install tuna

и отобразить свой профиль с

tuna program.prof

тунец вдохновлен SnakeViz.

Answer 5

Вы можете использовать SnakeViz:

      pip install snakeviz

Создать файл профиля:

      python -m cProfile -o program.prof my_program.py

Создайте интерактивный график:

      snakeviz program.prof