Pyflame 是 Uber 官方开源的 Python 性能分析工具,可以用来生成火焰图。

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Pyflame 是 Uber 官方开源的 Python 性能分析工具,可以用来生成火焰图。相较于内置的 profile 或 cProfile 模块,Pyflame 的开销更小,性能表现更好,而且可展示更多的性能数据。还有一个优点,就是不用修改你的Python代码,直接用命令行对当前的 Python 进程进行 profile。
火焰图是一款性能调优工具,可以清晰的看出程序运行瓶颈在哪里。
安装 Pyflame
以 Ubuntu 系统为例,参照如下命令即可安装 Pyflame:
第一步:安装系统依赖
# Install build dependencies on Debian or Ubuntu.
sudo apt-get install autoconf automake autotools-dev g++ pkg-config python-dev python3-dev libtool make
第二步:编译
git clone https://github.com/uber/pyflame.git
cd pyflame
./autogen.sh
./configure
make
安装好后可执行文件在 ./src/pyflame 中。
如果不想手动编译安装,可以选择网友预先构建的安装包:
sudo apt-add-repository ppa:trevorjay/pyflame
sudo apt-get update
sudo apt-get install pyflame
如果你使用的是 conda ,那么可以直接通过如下命令安装:
conda install -c eklitzke pyflame
使用 Pyflame
Pyflame 提供了两种使用方式,一种是直接依附到(attach to)正在执行的进程,另一种则是追踪某个命令从头到尾的执行情况。
需要注意的是,Pyflame 无法直接生成火焰图,而是输出符合另一个专门工具 flamegraph 要求的数据。因此我们还要补充一个步骤:
git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git
cd FlameGraph
依附到正在执行的进程
假设我们要分析 uwsgi 进程,首先确认进程的 pid:
查看要调试的进行ID:
ps aux|grep uwsgi
root 3013 0.0 0.7 258924 26556 ? S 7月20 0:26 uwsgi /var/www/v7/uwsgi.ini
root 3018 2.2 2.3 7886732 86448 ? Sl 7月20 194:37 uwsgi /var/www/v7/uwsgi.ini
root 3019 2.9 2.3 7027772 85000 ? Sl 7月20 258:56 uwsgi
然后执行命令:
# 生成进程 3013 的火焰图;默认 $PATH 路径中包含有 flamegraph.pl
pyflame -p 3013 | flamegraph.pl > myprofile.svg
追踪命令的执行情况
我们也可以用 Pyflame 追踪某个命令从开始到结束的完整执行情况。例如追踪某个测试或者批量任务的运行情况。只需要在 pyflame 命令的最后,添加 -t
旗标即可实现,-t
后面的均被视为要运行的命令:
pyflame -t py.test tests/
结语
Pyflame 生成的火焰图可以用 Chrome打开,能进行缩放和选择操作。综合上面的介绍,可以看出 Pyflame 的优势还是尤其明显的,性能更强,不用修改 Python 代码即可使用。
目前,Pyflame 在 Github 上有 2.6k 的标星。
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