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机器之心编译
参与：Panda
前段时间，Python Files 博客发布了几篇主题为「Hunting Performance in Python Code」的系列文章，对提升 Python 代码的性能的方法进行了介绍。在其中的每一篇文章中，作者都会介绍几种可用于 Python 代码的工具和分析器，以及它们可以如何帮助你更好地在前端（Python 脚本）和/或后端（Python 解释器）中找到瓶颈。机器之心对这个系列文章进行了整理编辑，将其融合成了这一篇深度长文。本文的相关代码都已经发布在 GitHub 上。
第一部分请查看从环境设置到内存分析。以下是 Python 代码优化的第二部分，主要从 Python 脚本与 Python 解释器两个方面阐述。在这一部分中我们首先会关注如何追踪 Python 脚本的 CPU 使用情况，并重点讨论 cProfile、line_profiler、pprofile 和 vprof。而后一部分重点介绍了一些可用于在运行 Python 脚本时对解释器进行性能分析的工具和方法，主要讨论了 CPython 和 PyPy 等。
CPU 分析——Python 脚本
在这一节，我将介绍一些有助于我们解决 Python 中分析 CPU 使用的难题的工具。
CPU 性能分析（profiling）的意思是通过分析 CPU 执行代码的方式来分析这些代码的性能。也就是说要找到我们代码中的热点（hot spot），然后看我们可以怎么处理它们。
接下来我们会看看你可以如何追踪你的 Python 脚本的 CPU 使用。我们将关注以下分析器（profiler）：
- cProfile
- line_profiler
- pprofile
- vprof
测量 CPU 使用
这一节我将使用与前一节基本一样的脚本，你也可以在 GitHub 上查看：gist.github.com/apatrascu/8…
另外，记住在 PyPy2 上，你需要使用一个支持它的 pip 版本：
其它东西可以通过以下指令安装：
cProfile
在 CPU 性能分析上最常用的一个工具是 cProfile，主要是因为它内置于 CPython2 和 PyPy2 中。这是一个确定性的分析器，也就是说它会在运行我们的负载时收集一系列统计数据，比如代码各个部分的执行次数或执行时间。此外，相比于其它内置的分析器（profile 或 hotshot），cProfile 对系统的开销更少。
当使用 CPython2 时，其使用方法是相当简单的：
如果你使用的是 PyPy2：
其输出如下：
即使是这样的文本输出，我们也可以直接看到我们脚本的大多数时间都在调用 list.append 方法。
如果我们使用 gprof2dot，我们可以用图形化的方式来查看 cProfile 的输出。要使用这个工具，我们首先必须安装 graphviz。在 Ubuntu 上，可以使用以下命令：
再次运行我们的脚本：
然后我们会得到下面的 output.png 文件：
这样看起来就轻松多了。让我们仔细看看它输出了什么。你可以看到来自脚本的函数调用图（callgraph）。在每个方框中，你可以一行一行地看到：
- 第一行：Python 文件名、行数和方法名
- 第二行：这个方框所用的时间占全局时间的比例
- 第三行：括号中是该方法本身所用时间占全局时间的比例
- 第四行：调用次数
比如说，在从上到下第三个红色框中，方法 primes 占用了 98.28% 的时间，65.44% 的时间是在该方法之中做什么事情，它被调用了 40 次。剩下的时间被用在了 Python 的 list.append（22.33%）和 range（11.51%）方法中。
这是一个简单的脚本，所以我们只需要重写我们的脚本，让它不用使用那么多的 append 方法，结果如下：
以下测试了脚本在使用前和使用 CPython2 后的运行时间：
用 PyPy2 测量：
我们在 CPython2 上得到了 2.4 倍的提升，在 PyPy2 上得到了 3.1 倍的提升。很不错，其 cProfile 调用图为：
你也可以以程序的方式查看 cProfile：
这在一些场景中很有用，比如多进程性能测量。更多详情请参阅：docs.python.org/2/library/p…
line_profiler
这个分析器可以提供逐行水平的负载信息。这是通过 C 语言用 Cython 实现的，与 cProfile 相比计算开销更少。
其源代码可在 GitHub 上获取：github.com/rkern/line_…，PyPI 页面为：pypi.python.org/pypi/line_p…。和 cProfile 相比，它有相当大的开销，需要多 12 倍的时间才能得到一个分析结果。
要使用这个工具，你首先需要通过 pip 添加：pip install pip install Cython ipython==5.4.1 line_profiler（CPython2）。这个分析器的一个主要缺点是不支持 PyPy。
就像在使用 memory_profiler 时一样，你需要在你想分析的函数上加上一个装饰。在我们的例子中，你需要在 03.primes-v1.py 中的 primes 函数的定义前加上 @profile。然后像这样调用：
你会得到一个这样的输出：
我们可以看到两个循环在反复调用 list.append，占用了脚本的大部分时间。
pprofile
据作者介绍，pprofile 是一个「行粒度的、可感知线程的确定性和统计性纯 Python 分析器」。
它的灵感来源于 line_profiler，修复了大量缺陷，但因为其完全是用 Python 写的，所以也可以通过 PyPy 使用。和 cProfile 相比，使用 CPython 时分析的时间会多 28 倍，使用 PyPy 时的分析时间会长 10 倍，但具有粒度更大的细节水平。
而且还支持 PyPy 了！除此之外，它还支持线程分析，这在很多情况下都很有用。
要使用这个工具，你首先需要通过 pip 安装：pip install pprofile（CPython2）/ pypy -m pip install pprofile（PyPy），然后像这样调用：
其输出和前面工具的输出不同，如下：
我们现在可以看到更详细的细节。让我们稍微研究一下这个输出。这是这个脚本的整个输出，每一行你可以看到调用的次数、运行它所用的时间（秒）、每次调用的时间和占全局时间的比例。此外，pprofile 还为我们的输出增加了额外的行（比如 44 和 50 行，行前面写着 (call）)，这是累积指标。
同样，我们可以看到有两个循环在反复调用 list.append，占用了脚本的大部分时间。
vprof
vprof 是一个 Python 分析器，为各种 Python 程序特点提供了丰富的交互式可视化，比如运行时间和内存使用。这是一个图形化工具，基于 Node.JS，可在网页上展示结果。
使用这个工具，你可以针对相关 Python 脚本查看下面的一项或多项内容：
- CPU flame graph
- 代码分析（code profiling）
- 内存图（memory graph）
- 代码热图（code heatmap）
要使用这个工具，你首先需要通过 pip 安装：pip install vprof（CPython2）/ pypy -m pip install vprof（PyPy），然后像这样调用：
在 CPython2 上，要显示代码热图（下面的第一行调用）和代码分析（下面的第二行调用）：
在 PyPy 上，要显示代码热图（下面的第一行调用）和代码分析（下面的第二行调用）：
在上面的两个例子中，你都会看到如下的代码热图：
以及如下的代码分析：
结果是以图形化的方式展示的，你可以将鼠标悬浮或点击每一行，从而查看更多信息。同样，我们可以看到有两个循环在反复调用 list.append 方法，占用了脚本的大部分时间。
CPU 分析——Python 解释器
在这一节，我将介绍一些可用于在运行 Python 脚本时对解释器进行性能分析的工具和方法。
正如前几节提到的，CPU 性能分析的意义是一样的，但现在我们的目标不是 Python 脚本。我们现在想要知道 Python 解释器的工作方式，以及 Python 脚本运行时在哪里消耗的时间最多。
接下来我们将看到你可以怎样跟踪 CPU 使用情况以及找到解释器中的热点。
测量 CPU 使用情况
这一节所使用的脚本基本上和前面内存分析和脚本 CPU 使用情况分析时使用的脚本一样，你也可以在这里查阅代码：gist.github.com/apatrascu/4…
优化后的版本见下面或访问：gist.github.com/apatrascu/e…
CPython
CPython 的功能很多，这是完全用 C 语言写的，因此在测量和/或性能分析上可以更加容易。你可以找到托管在 GitHub 上的 CPython 资源：github.com/python/cpyt…。默认情况下，你会看到最新的分支，在本文写作时是 3.7+ 版本，但向前一直到 2.7 版本的分支都能找到。
在这篇文章中，我们的重点是 CPython 2，但最新的第 3 版也可成功应用同样的步骤。
1. 代码覆盖工具（Code coverage tool）
要查看正在运行的 C 语言代码是哪一部分，最简单的方法是使用代码覆盖工具。
首先我们克隆这个代码库：
复制该目录中的脚本并运行以下命令：
第一行代码将会使用 GCOV 支持（gcc.gnu.org/onlinedocs/…）编译该解释器，第二行将运行负载并收集在 .gcda 文件中的分析数据，第三行代码将解析包含这些分析数据的文件并在名为 lcov-report 的文件夹中创建一些 HTML 文件。
如果我们在浏览器中打开 index.html，我们会看到为了运行我们的 Python 脚本而执行的解释器源代码的位置。你会看到类似下面的东西：
在上面一层，我们可以看到构成该源代码的每个目录以及被覆盖的代码的量。举个例子，让我们从 Objects 目录打开 listobject.c.gcov.html 文件。尽管我们不会完全看完这些文件，但我们会分析其中一部分。看下面这部分。
怎么读懂其中的信息？在黄色一列，你可以看到 C 语言文件代码的行数。接下来一列是特定一行代码执行的次数。最右边一列是实际的 C 语言源代码。
在这个例子中，listiter_next 方法被调用了 6000 万次。
我们怎么找到这个函数？如果我们仔细看看我们的 Python 脚本，我们可以看到它使用了大量的列表迭代和 append。（这是另一个可以一开始就做脚本优化的地方。）
让我们继续看看其它一些专用工具。在 Linux 系统上，如果我们想要更多信息，我们可以使用 perf。官方文档可参阅：perf.wiki.kernel.org/index.php/M…
我们使用下面的代码重建了 CPython 解释器。你应该将这个 Python 脚本下载到同一个目录。另外，要确保你的系统安装了 perf。
如下运行 perf。使用 perf 的更多方式可以看 Brendan Gregg 写的这个：www.brendangregg.com/perf.html
运行脚本后，你会看到下述内容：
要查看结果，运行 sudo perf report 获取指标。
只有最相关的调用会被保留。在上面的截图中，我们可以看到占用时间最多的是 PyEval_EvalFrameEx。这是其中的主解释器循环，在这个例子中，我们对此并不关心。我们感兴趣的是下一个耗时的函数 listiter_next，它占用了 10.70% 的时间。
在运行了优化的版本之后，我们可以看到以下结果：
在我们优化之后，listiter_next 函数的时间占用降至了 2.11%。读者还可以探索对该解释器进行进一步的优化。
2. Valgrind/Callgrind
另一个可用于寻找瓶颈的工具是 Valgrind，它有一个被称为 callgrind 的插件。更多细节请参阅：valgrind.org/docs/manual…
我们使用下面的代码重建了 CPython 解释器。你应该将这个 Python 脚本下载到同一个目录。另外，确保你的系统安装了 valgrind。
按下面方法运行 valgrind：
结果如下：
我们使用 KCacheGrind 进行了可视化：kcachegrind.sourceforge.net/html/Home.h…
PyPy
在 PyPy 上，可以成功使用的分析器是非常有限的。PyPy 的开发者为此开发了工具 vmprof：vmprof.readthedocs.io/en/latest/
首先，你要下载 PyPy：pypy.org/download.ht…。在此之后，为其启用 pip 支持。
安装 vmprof 的方式很简单，运行以下代码即可：
按以下方式运行工作负载：
然后在浏览器中打开显示在控制台中的链接（以 vmprof.com/#/ 开头的链接）。
原文链接：
pythonfiles.wordpress.com/2017/06/01/…
pythonfiles.wordpress.com/2017/08/24/…
