pyFBI 让 Python 运行的性能可视化

2023-05-08
江苏
本文字数：1271 字
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安装库

pip install pyfbi

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简介

在软件开发过程中，性能问题一直是开发者面临的挑战之一。为了解决这个问题，我们需要对程序进行性能监控、统计和优化。pyfbi 是一个针对 Python 语言的性能分析和优化工具库，可以帮助开发人员对程序进行实时性能监控、收集和可视化，并支持生成性能报告和图表。

pyfbi 提供了多种性能指标的收集，包括函数执行时间、调用次数、内存占用等。通过使用@pyfbi.target装饰器标记需要被监控的函数，即可启动 pyfbi 对这些函数的性能监控，例如：

import pyfbi
@pyfbi.targetdef my_function():    # do something

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在程序运行过程中，pyfbi 会自动记录每个目标函数的执行时间、调用次数和内存占用等信息，并且可以将这些信息保存到日志文件或数据库中。此外，pyfbi 还提供了类似于timeit模块的接口，可以简单地统计函数的执行时间。

除了基本的性能指标收集，pyfbi 还支持多线程、异步编程等复杂场景下的性能分析，并可以生成各种图表和报告来展示性能分析结果。例如，可以使用以下代码块来对程序中的所有目标函数进行性能分析并生成一份 HTML 报告：

import pyfbi
with pyfbi.watch():    # run your program with the monitored functions    ...
pyfbi.report('performance_report.html')

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此外，pyfbi 还可以与 Jupyter Notebook 等交互式环境集成，方便进行实时性能监控和分析。

基础用法

import timeimport pyfbi

@pyfbi.targetdef func1():    time.sleep(1)

def func2():    time.sleep(2)

@pyfbi.targetdef func3():    time.sleep(3)

with pyfbi.watch():    [f() for f in (func1, func2, func3, func1)]pyfbi.show()

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使用 @pyfbi.target 来标注要分析的方法

运行结果

累计时间的计算公式

c u m t i m e = p e r c a l l * n c a l l s

分析所有的方法

import timeimport pyfbi  def func1():    time.sleep(1)  def func2():    time.sleep(2)  def func3():    time.sleep(3)  with pyfbi.watch(global_watch=True):    [f() for f in (func1, func2, func3, func1)]pyfbi.show()

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我们在 watch 传入了 global_watch=True,这样就可以监控所有方法了额，另外要注意，如果你还写了 @pyfbi.targetn 那么 @pyfbi.targets 是无效的。

将结果可视化

import timeimport pyfbiimport os
@pyfbi.targetdef func1():    time.sleep(1)

def func2():    time.sleep(2)

@pyfbi.targetdef func3():    time.sleep(3)

stat_dir = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "stats")with pyfbi.watch_periodic(seconds=3,stat_dir=stat_dir):    [f() for f in (func1, func2, func3, func1)]pyfbi.show()