Python性能分析工具

内存分析

• guppy：分析整个程序中每种数据类型占用的内存情况；（https://svenil.github.io/guppy-pe/ ，https://smira.ru /wp-content/uploads/2011/08/heapy.html）
• memory_profiler：逐行分析一个函数的内存使用情况；（https://pypi.org/project/memory-profiler/）
• objgraph：分析整个程序中对象被引用的情况，用于分析内存泄漏；（https://mg.pov.lt/objgraph/index.html）

耗时分析

• cProfile：可以分析整个程序中每个函数消耗了多少时间，以及这些函数被调用了多少次；
• line_profiler：可以给出一个函数中执行每行代码所需占用的CPU时间；
• py-spy：允许在不重启和修改源代码的情况下，可视化正在运行的Python程序的调用栈、时间消耗等；（比pyflame更好用，支持Python3.7+）
• pyflame：允许在不重启和修改源代码的情况下，直接用命令行对你的Python进程进行profile，拿到结果看图表就好；

参考

• https://blog.csdn.net/kelindame/article/details/73008487
• https://blog.csdn.net/meccaendless/article/details/79701726
• 用pyflame来做python程序的性能分析（https://kyle.ai/blog/6347.html）
• python程序性能分析工具py-spy（https://kyle.ai/blog/6719.html）
• 如何读懂火焰图？（http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/09/flame-graph.html）
• Python性能调试工具py-spy使用（https://hazirguo.github.io/articles/2018/py_spy_use_guide.html）
• python内存泄漏分析工具：guppy/heapy（https://kyle.ai/blog/6077.html）

Python性能分析工具

原文：https://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/12769891.html