paip.性能跟踪profile原理与架构与本质 python扫带java php

paip.性能跟踪profile原理与架构与本质-- python扫带java php

##背景
弄个个输入法音标转换atiEnPH工具,老是python性能不的上K,7k记录浏览过k要30分钟了.

##目标
 分析一个程序的性能，最终都归结为回答4个基本的问题：

    程序运行速度有多快？
    运行速度瓶颈在哪儿？
    程序使用了多少内存？
    内存泄露发生在哪里？
    谁引用着泄漏的对象？
    
    
    作者 老哇的爪子 Attilax 艾龙，  EMAIL:1466519819@qq.com
转载请注明来源： http://blog.csdn.net/attilax
    
#工具cProfile,objgraph
谁引用着泄漏的对象？ 这个可以使用对象引用图来看见..
 该命令的输出应该是一副PNG图像，保存在/tmp/backrefs.png，它看起来是像这样：

back refrences

最下面有红字的盒子是我们感兴趣的对象。我们可以看到，它被符号x引用了一次，被列表y引用了三次。如果是x引起了一个内存泄漏，我们可以使用这个方法，通过跟踪它的所有引用，来检查为什么它没有自动的被释放。

回顾一下，objgraph 使我们可以：

    显示占据python程序内存的头N个对象
    显示一段时间以后哪些对象被删除活增加了
    在我们的脚本中显示某个给定对象的所有引用

#测试代码
import cProfile
 
#直接把分析结果打印到控制台
cProfile.run("mainx()")
#把分析结果保存到文件中,不过内容可读性差...需要调用pstats模块分析结果
#cProfile.run("foo()", "result")
#还可以直接使用命令行进行操作
#>python -m cProfile myscript.py -o result


def convert2atiEnPn(phntc):#17.3s  49tse
        """  æk@sentjueit   >>  e@k@sen@tju@ei@t
        """
        r=""
        
        #print ("o412")
        #print(map)
        #100test logx abt 3s
        #logx("  phntc:---"+phntc)
        li= SybalbeList(phntc)   #7.6s
        #logx("  syblist:---")
        #print_li(li)
        for sbl in li:
            #all saveval invoke time safeVal 5.6s    446tse
            #todox gaicheng  jude modul ..only   0.1s  
            #yuln ...python d excepti jon fei resource l a .
            myvowel=safeVal (map, sbl.vowel,  "")
            mycnst=safeVal (map,  sbl.csnt , "")
            r=r+"@"+mycnst+"-"+myvowel
       # phntc=trim(phntc)
      
        return r
        
#第一的测试
       157277 function calls in 20.648 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000   20.648   20.648 :1()
       49    0.006    0.000   17.359    0.354 :15(convert2atiEnPn)
       49    0.003    0.000    1.105    0.023 :2(updatexo4)
        1    0.003    0.003   20.648   20.648 :37(mainx)        
        
#第二次:

          118375 function calls in 9.266 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    9.265    9.265 :1()
       49    0.002    0.000    6.395    0.131 :15(convert2atiEnPn)
       49    0.003    0.000    1.155    0.024 :2(updatexo4)
        1    0.004    0.004    9.265    9.265 :39(mainx)    

#分析结果:
能看见,python的异常很消耗性能.   使用 if key in map 代替异常,,,性能消耗从5s直到个0.1s
日志也比较消耗性能        
    
#java跟php的profile
java jprofile,.. php xdebug..


参考
关于Python Profilers性能分析器 - btchenguang - 博客园.htm
Python性能分析指南 - 技术翻译 - 开源中国社区.htm
Python--字典-fussfuss1-ChinaUnix博客.htm