¿Cómo se puede obtener el árbol de llamadas con los perfiles de python?

Question

Solía ​​usar un buen generador de perfiles de Apple que está integrado en la aplicación Monitor del sistema. Siempre que su código C++ haya sido compilado con información de depuración, podrá muestrear la aplicación en ejecución e imprimir un árbol con sangría que le indicará qué porcentaje del tiempo de la función padre se gastó en esta función (y el cuerpo frente a otras llamadas a función) .

Por ejemplo, si principal llamado function_1 y function_2, function_2 llamadas function_3, y luego llama principales function_3:

main (100%, 1% in function body): 
    function_1 (9%, 9% in function body): 
    function_2 (90%, 85% in function body): 
     function_3 (100%, 100% in function body) 
    function_3 (1%, 1% in function body) 

me gustaría ver esto y pensar, "Algo está tomando mucho tiempo en el código en el cuerpo de function_2. Si quiero que mi programa sea más rápido, ahí es donde debería comenzar ".

¿Alguien sabe cómo puedo obtener más fácilmente esta salida de perfil exacta para un programa de Python?

He visto a gente decir que hacer esto:

import cProfile, pstats 
prof = cProfile.Profile() 
prof = prof.runctx("real_main(argv)", globals(), locals()) 
stats = pstats.Stats(prof) 
stats.sort_stats("time") # Or cumulative 
stats.print_stats(80) # 80 = how many to print 

pero es bastante complicado en comparación con el árbol de llamadas elegante. Por favor, avíseme si puede hacer esto fácilmente, sería bastante útil.

¡Salud!

Answer 1

Consulte esta biblioteca http://pycallgraph.slowchop.com/ para ver los gráficos de llamadas. Funciona realmente bien. Si desea perfilar funciones específicas, consulte http://mg.pov.lt/blog/profiling.html

Este es un resultado del módulo profilehooks.

Answer 2

Hace poco quería lo mismo, por lo que tomó una puñalada en la implementación de uno mismo.

El proyecto está en Github. https://github.com/joerick/pyinstrument

Así es como usted lo utilizaría:

from pyinstrument import Profiler 

profiler = Profiler() 
profiler.start() 

# code you want to profile 

profiler.stop() 

print(profiler.output_text()) 

Answer 3

Me tropecé en este también, y pasado algún tiempo aprender a generar un gráfico de llamadas (los resultados normales de cprofile no es muy informativo). Referencia futura, aquí hay otra forma de generar un hermoso gráfico de árbol de llamada con cProfile + gprof2dot + graphViz.

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1. Instalar GraphViz: http://www.graphviz.org/Download_macos.php
2. easy_install gprof2dot

3. perfil Ejecutar en el código.

   python -m cProfile -o myLog.profile <myScript.py> arg1 arg2 ... 
   

4. Run gprof2dot para convertir el perfil de llamada en un archivo de puntos

   gprof2dot -f pstats myLog.profile -o callingGraph.dot 
   

5. abierta con Graphviz para visualizar el gráfico

Esto es lo que el resultado final sería así! El gráfico está codificado por color, rojo significa mayor concentración de tiempo.