Python程序调试工具Py-Spy
序言
如果你是从Java语言开发转Python开发,可能在庆幸自己的开发效率提高了很多,但是也有痛苦的时候,比如你会怀念jstack,jmap, 等各种工具在生产环境做perfomance tuning
。我之前使用过的有GDB
,PyRasite
,PyFlame
等各种工具,特别是gdb系列工具,入门使用还挺麻烦的。这里推荐大家一款工具:Py-Spy。
引用官方的介绍:
Py-Spy是Python程序的抽样分析器。 它允许您可视化查看Python程序在哪些地方花了更多时间,整个监控方式无需重新启动程序或以任何方式修改工程代码。 Py-Spy的开销非常低:它是用Rust编写的,速度与编译的Python程序不在同一个进程中运行。 这意味着Py-Spy可以安全地用于生成生产环境中的Python应用调优分析。
安装
pip install py-spy
如果你是Rust开发者,也可以用如下命令安装:
cargo install py-spy
使用
py-spy可以分析已存在运行的程序(提供PID)或者指定脚本。如下:
py-spy --pid 12345
# 或者
py-spy -- python myprogram.py
输出类似于top命令:
它也可以输出生成性能优化大师布兰登.格雷格推出的可视化图 FlameGraphs。
命令:
py-spy --flame profile.svg --pid 12345
# 或者
py-spy --flame profile.svg -- python myprogram.py
输出如下:
Py-Spy是如何工作的
Py-spy通过使用Linux上的process_vm_readv系统调用,OSX上的vm_read调用或Windows上的ReadProcessMemory调用直接读取python程序的内存样本数据分析。
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