Profile:PyCharm提供了性能分析工具Run->Profile,如下图所示.利用Profile工具可以对代码进行性能分析,找出瓶颈所在. 测试:下面以一段测试代码来说明如何使用pycharm的Profile功能. 测试代码见下文,文件命名为Test.py, 一共有5个函数,每个函数都调用了time.sleep进行延时,其中fun5函数调用了fun4函数: import time def fun1(a, b): print('fun1') print(a, b) time.sleep(1

MySQL性能分析show profiles show profile 和 show profiles 语句可以展示当前会话(退出session后,profiling重置为0) 中执行语句的资源使用情况. Profiling 功能由MySQL会话变量 : profiling控制,默认是OFF.关闭状态.select @@profiling; 或者show variables like '%profi%': mysql> select @@profiling; +-------------+ |

定位程序性能瓶颈 对代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方,程序运行的主要时间是消耗在哪里,对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位,python 内置了丰富的性能分析工具,如 profile,cProfile 与 hotshot 等.其中 Profiler 是 python 自带的一组程序,能够描述程序运行时候的性能,并提供各种统计帮助用户定位程序的性能瓶颈.Python 标准模块提供三种 profilers:cProfile,profile 以及 hotshot. profile 的使用

Python性能分析工具Profile 代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方,程序运行的主要时间是消耗在哪里,对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位,python 内置了丰富的性能分析工具,如 profile,cProfile 与 hotshot 等.其中 Profiler 是 python 自带的一组程序,能够描述程序运行时候的性能,并提供各种统计帮助用户定位程序的性能瓶颈.Python 标准模块提供三种 profilers:cProfile,profile 以及 hotshot. p

在分析python代码性能瓶颈,但又不想修改源代码的时候,ipython shell以及第三方库提供了很多扩展工具,可以不用在代码里面加上统计性能的装饰器,也能很方便直观的分析代码性能.下面以我自己实现的一个快排代码为例,带你使用集中不同的性能分析工具. def quick_sort(data, low, high): if low >= high: return left, right = low, high key = data[left] while left < right: whil

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一直想找一些关于SQL语句性能调试的权威参考,但是有参考未必就能够做好调试 2的工作.我深信实践中得到的经验是最珍贵的,书本知识只是一个引导.本篇来源于<Inside Microsoft SQL Server 2008>,有经验的高手尽管拍砖把. 这个部分将讲解一些性能分析工具,这些性能分许主要关注在执行计划. 缓存执行计划  SQL Server 2008提供了一些服务器对象来分析执行计划Sys.dm_exec_cached_plans:    包含缓存的执行计划,每个执行计划对应一行.Sy

原文:SQL点滴27-性能分析之执行计划 一直想找一些关于SQL语句性能调试的权威参考,但是有参考未必就能够做好调试的工作.我深信实践中得到的经验是最珍贵的,书本知识只是一个引导.本篇来源于<Inside Microsoft SQL Server 2008>,有经验的高手尽管拍砖把. 这个部分将讲解一些性能分析工具,这些性能分许主要关注在执行计划. 缓存执行计划  SQL Server 2008提供了一些服务器对象来分析执行计划Sys.dm_exec_cached_plans:    包含缓存

在 iOS 平台下我们可以用 Xcode 自带的 Profile 工具来测试我们程序的性能,Android 平台使用的 gprof 这里整理了一下具体的cocos2dx 使用gprof进行性能分析的具体步骤. 遇到的问题及解决方案 因为 Android 本来就是基于 Linux 的,所以这里用 gprof 来做性能测试是没什么问题的.不过需要注意的是,这里所说的性能测试是针对 NDK 编译的 C++ 代码的.就想 Cocos2d-x 这样的 C++ 实现的游戏引擎就可以通过 gprof 来分析.

一直想找一些关于SQL语句性能调试的权威参考,但是有参考未必就能够做好调试的工作.我深信实践中得到的经验是最珍贵的,书本知识只是一个引导.本篇来源于<Inside Microsoft SQL Server 2008>,有经验的高手尽管拍砖把. 这个部分将讲解一些性能分析工具,这些性能分许主要关注在执行计划. 缓存执行计划  SQL Server 2008提供了一些服务器对象来分析执行计划Sys.dm_exec_cached_plans:    包含缓存的执行计划,每个执行计划对应一行.Sys.

测试环境:Ubuntu16.04(在VMWare虚拟机使用perf top存在无法显示问题) Kernel:3.13.0-32 系统级性能优化通常包括两个阶段:性能剖析(performance profiling)和代码优化.性能剖析的目标是寻找性能瓶颈,查找引发性能问题的原因及热点代码.代码优化的目标是针对具体性能问题而优化代码或编译选项,以改善软件性能. 在性能剖析阶段,需要借助于现有的profiling工具,如perf等.在代码优化阶段往往需要借助开发者的经验,编写简洁高效的代码,甚至在汇

我写的SQL调优专栏:https://blog.csdn.net/u014427391/article/category/8679315 对于局部的,比如某个页面列表sql,我们可以使用Oracle的执行计划进行sql调优,但是对于整个系统来说,你可以知道哪些sql比较耗时?当然可以通过查Oracle的共享池得到,不过Oracle系统本身就提供了几种性能分析报告,比如AWR.ASH.ADDM.AWRDD等等报告,本博客介绍一下AWRDD性能分析报告 AWRDD报告是Oracle针对不同时段的性能

根据网上信息整理所成. 功能与优劣 gprof实际上只是一个用于读取profile结果文件的工具.gprof采用混合方法来收集程序的统计信息,它使用检测方法,在编译过程中在函数入口处插入计数器用于收集每个函数的被调用情况和被调用次数:也使用采样方法,在运行时按一定间隔去检查程序计数器并在分析时找出程序计数器对应的函数来统计函数占用的时间.需要注意的是,gprof统计的只是CPU的占用时间,对I/O瓶颈貌似无能为力,耗时甚久的I/O操作很可能只占据极少的CPU时间. 使用 正常运行编译好的程序,程

虽然并非你编写的每个 Python 程序都要求一个严格的性能分析,但是让人放心的是,当问题发生的时候,Python 生态圈有各种各样的工具可以处理这类问题. 分析程序的性能可以归结为回答四个基本问题: 正运行的多快 速度瓶颈在哪里 内存使用率是多少 内存泄露在哪里 下面,我们将用一些神奇的工具深入到这些问题的答案中去. 用 time 粗粒度的计算时间 让我们开始通过使用一个快速和粗暴的方法计算我们的代码:传统的 unix time 工具. 1 2 3 4 $ time python yourpr

最近接手的 Apache HUE 项目性能出现了问题,线上经常出现响应时间过长或因为时间过长而无法服务等问题.老大让我准备弄个性能分析工具,便于追踪和分析平台当前的瓶颈出现在哪里. 那就搞起吧!先从代码性能分析入手.本篇博客分享的也是代码层面的性能分析. 之前用过的就有 debug_toolbar 插件. 这款插件主要可以用来DB查询语句及耗时时间,具体的文档详见: Django Debug Toolbar 其有详细的安装配置教程.笔者使用的 HUE 是 基于 Django 1.6 的, 用最新

性能优化的思路 首先需要使用慢查询功能,去获取所有查询时间比较长的SQL语句 使用explain去查看该sql的执行计划 使用show profile去查看该sql执行时的性能问题 MySQL性能优化之慢查询 数据库的查询速度是影响项目性能的重要因素,除了添加缓存中间件外,对于查询本身的优化带来的性能也是不容小觑 要想优化查询SQL,就应该先找打需要被优化的SQL语句,MySQL提供了这么一个功能可以帮助我们快速定位带查询慢的SQL MySQL的慢查询日志功能:默认关闭,需要手动开启 查看是否开

  通常情况下,性能报告中只说CPU使用率高的时候,并不能帮助定位问题.因为CPU高会有多种不同的情况.CPU有五种状态(us sy id wa st), 在vmstat中能显示出来,这个想必很多人都清楚.在代码消耗CPU的时候(这也是通常性能分析中会遇到的),是US状态的CPU.当然还存在一种情况,就是代码产生的系统调用特别高,这种情况下SY的CPU也会高(这种情况比较少见,在我的职业生涯中只见过一次).对于JAVA语言来说,我们不需要特别复杂的profile工具就可以做到定位到代码. 在写具

.NET Memory Performance Analysis 知道什么时候该担心,以及在需要担心的时候该怎么做 译者注 **作者信息:Maoni Stephens ** - 微软架构师,负责.NET Runtime GC设计与实现 博客链接 Github 译者:Bing Translator.INCerry 博客链接:https://incerry.cnblogs.com 联系邮箱:incerry@foxmail.com 本文已获得Maoni大佬授权,另外感谢@晓青.@贾佬.@黑洞.@晓晨.

测试环境:Ubuntu16.04(在VMWare虚拟机使用perf top存在无法显示问题) Kernel:3.13.0-32 系统级性能优化通常包括两个阶段:性能剖析(performance profiling)和代码优化.性能剖析的目标是寻找性能瓶颈,查找引发性能问题的原因及热点代码.代码优化的目标是针对具体性能问题而优化代码或编译选项,以改善软件性能. 在性能剖析阶段,需要借助于现有的profiling工具,如perf等.在代码优化阶段往往需要借助开发者的经验,编写简洁高效的代码,甚至在汇

[转]MYSQL索引结构原理.性能分析与优化 第一部分:基础知识 索引 官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.笔者理解索引相当于一本书的目录,通过目录就知道要的资料在哪里, 不用一页一页查阅找出需要的资料. 唯一索引(unique index) 强调唯一,就是索引值必须唯一. 创建索引: create unique index 索引名 on 表名(列名); alter table 表名 add unique index 索引名 (列名); 删除索引: drop index 索引名

近期读到<Speed up your app>一文.这是一篇关于Android APP性能分析.优化的文章.在这篇文章中,作者介绍他的APP分析优化规则.使用的工具和方法.我觉得值得大家借鉴.英文好的读者可读原文(链接:http://blog.udinic.com/2015/09/15/speed-up-your-app). 1.作者的规则 作者每次着手处理或寻找性能问题时,遵循下列规则: 时常检测 在更新APP前后,用测试工具软件多检测几次APP性能,可快速得到测试数据.这些数字是不会说谎的