Pyinstrument 是一个 Python 性能分析器。性能分析器是一种帮助你优化代码、提高运行速度的工具。要获得最大的速度提升,你应该专注于程序中最慢的部分。Pyinstrument 可以帮助你找到它!
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pip install pyinstrument
Pyinstrument 支持 Python 3.8+。
要从 git 检出运行 Pyinstrument,需要进行构建步骤。 查看贡献部分了解更多信息。
要了解如何使用 pyinstrument,或查看参考,请前往文档。
pyinstrument script.py
运行包含用 pickle
序列化的类的脚本时,可能会遇到错误,因为序列化机制不知道 __main__
在哪里。查看此问题以获取解决方法2024年8月5日
2024年8月2日
2024年8月1日
with
块或函数/方法装饰器来进行分析。这将分析代码并在终端中打印简短的报告。(#327)flat
参数,以展示函数的平面列表 (#294)2024年1月26日
show_all
选项2023年11月8日
%pyinstrument
中不需要的变量展开问题 (#278)2023年10月12日
-c
功能,允许直接从命令行分析代码,类似于 python -c
。(#271)Profiler.write_html
,用于直接将 HTML 输出写入文件。(#266)2023年9月7日
2023年9月1日
2023年7月22日
__tracebackhide__
导致帧被删除时输出中出现 [X frames hidden]
的错误 (#255)None
的错误 (#254)2023年6月5日
-p flat
来启用。这种模式显示由自身时间衡量的最重帧,在某些代码库中可能有用。(#240)pstats
文件的功能。这是标准库中 cprofile 使用的文件格式。它比 pyinstrument 配置文件的细节少,但与更多工具兼容。(#236)--show-all
选项的一个细节 - 当提供此选项时,pyinstrument 不再移除 Python 内部帧。(#239)2022年11月5日
__traceback_hide__
局部变量的帧现在将从输出中移除 (#217)--async_mode=enabled
标志运行。(#212)2022年8月21日
--interval
(秒,默认 0.001)来更改 pyinstrument 采样程序的间隔。这对长时间运行的程序很有用,增加间隔可以减少内存开销。-p
--render-option
,允许任意设置渲染选项。这让你可以从命令行设置诸如 filter_threshold
的选项,方法是执行类似 pyinstrument -p processor_options.filter_threshold=0
的命令。
以下是选项的帮助输出: -p RENDER_OPTION, --render-option=RENDER_OPTION
传递给渲染器的选项,格式为'标志名'或'选项名=选项值'。
例如,要设置'time'选项,传 递'-p time=percent_of_total'。
要传递多个选项,多次使用-p选项。你可以使用点语法
设置处理器选项,如'-p processor_options.filter_threshold=0'。
选项值解析为JSON值或字符串。
time='percent_of_total'
,或在命令行中使用-p
,如pyinstrument -p time=percent_of_total
。-r session
保存pyinstrument会话的原始数据,如pyinstrument -r session -o session.pyisession myscript.py
。通过--load
加载,例如pyinstrument --load session.pyisession
。-o
输出文件扩展名推断。因此,如果您执行pyinstrument -o profile.html myscript.py
,则无需提供-r html
,pyinstrument将自动使用HTML渲染器。或者如果执行pyinstrument -o profile.pyisession myscript.py
,它将保存原始会话对象。async_mode=strict
时导致NotImplementedError的错误。%load_ext pyinstrument
,然后在要分析的单元格中使用%%pyinstrument
。pyinstrument -r speedscope
进行分析,并上传到speedscope网络应用。PYINSTRUMENT_PROFILE_DIR_RENDERER
选项为Django中间件文件输出配置渲染器。异步支持!Pyinstrument现在可以检测异步任务何时遇到await,并在此await下跟踪异步上下文之外花费的时间。
例如,这是一个带有执行sleep的简单异步任务脚本:
import asyncio from pyinstrument import Profiler async def main(): p = Profiler(async_mode='disabled') with p: print('Hello ...') await asyncio.sleep(1) print('... World!') p.print() asyncio.run(main())
在Pyinstrument 4.0.0之前,我们只能看到运行循环中花费的时间,如下所示:
_ ._ __/__ _ _ _ _ _/_ Recorded: 18:33:03 Samples: 2
/_//_/// /_\ / //_// / //_'/ // Duration: 1.006 CPU time: 0.001
/ _/ v3.4.2
Program: examples/async_example_simple.py
1.006 _run_once asyncio/base_events.py:1784
└─ 1.005 select selectors.py:553
[3 frames hidden] selectors, <built-in>
1.005 kqueue.control <built-in>:0
现在,使用pyinstrument 4.0.0,我们得到:
_ ._ __/__ _ _ _ _ _/_ Recorded: 18:30:43 Samples: 2
/_//_/// /_\ / //_// / //_'/ // Duration: 1.007 CPU time: 0.001
/ _/ v4.0.0
Program: examples/async_example_simple.py
1.006 main async_example_simple.py:4
└─ 1.005 sleep asyncio/tasks.py:641
[2 frames hidden] asyncio
1.005 [await]
有关更多信息,请查看异步分析文档和Profiler.async_mode属性。
Pyinstrument有一个文档网站,包括完整的Python API文档!
--show
、--show-regex
、--show-all
的错误。output_html()
和open_in_browser()
添加了timeline
选项(布尔值)。pyinstrument -m module
的问题,其中pyinstrument无法在当前目录中找到模块。Python -> C -> Python
记录为Python -> Python
,但Python -> Python -> C
将正确归因。(#103)<__array_function__ internals>
帧显示为应用程序代码的问题--show
和--show-regex
选项,用于标记要显示的某些文件。这有助于在特定模块内进行分析,同时隐藏其他模块。例如,pyinstrument --show '*/sympy/*' script.py
。Pyinstrument现在默认会隐藏通过您正在使用的库的跟踪。因此,它不会显示大量通过外部内容(如urllib)内部的帧,而是让您专注于您的代码。
之前 | 之后 |
---|---|
![]() | ![]() |
要返回旧行为,请在命令行上使用--show-all
。
显示隐藏组的"入口"帧,以便您知道哪个调用是问题所在
组中非常慢的帧也会显示,例如套接字上的'read'调用
在控制台中突出显示应用程序代码
在跟踪顶部显示额外的指标 - 时间戳、样本数、持续时间、CPU时间
隐藏的代码由--hide
或--hide-regex
选项控制 - 匹配代码文件的路径。
--hide=EXPR glob样式模式匹配要隐藏的文件路径的帧。
默认为'*/lib/*'。
--hide-regex=REGEX 正则表达式匹配要隐藏的文件路径的帧。
当--hide不够控制时很有用。
从命令行支持输出时间线。
-t, --timeline 渲染为时间线 - 保留顺序并且不压缩重复调用
由于现在有几个渲染选项,您可以使用--load-prev
加载以前的分析会话 - pyinstrument保留最后10个会话。
隐藏的组也可以调用回应用程序代码,看起来像这样:
(内部) 在记录时间线时,帧树现在完全线性化,允许创建超精确的帧图表。
(内部) HTML渲染器已经重写为Vue.js应用。所有控制台改进都适用于HTML输出,而且它是交互式的。
(内部) 添加了大量单元测试和集成测试!
天哪!详情请见#49。希望你喜欢。
Recorders
。帧记录现在内置于Profiler
对象中。
这意味着'frame'对象更加通用,为以下功能铺平了道路...--version
命令行选项添加了JSON输出支持。使用pyinstrument --renderer=json scriptfile.py
。
PR
运行pyinstrument --html
时,如果你没有将输出重定向到文件,pyinstrument会将控制台输出写入临时文件并在浏览器中打开。
-m
标志,例如pyinstrument -m module_name
! PRPyinstrument现在可以在with
块中使用。
例如:
profiler = pyinstrument.Profiler() with profiler: # 在这里执行一些工作... print(profiler.output_text())
修复了旧版Django的中间件问题
Pyinstrument使用新的分析模式。不再使用 信号,pyinstrument使用基于PyEval_SetProfile构建的新统计分析器。 这意味着不再有主线程限制,使用Pyinstrument时不再有IO错误, 也不需要单独的'setprofile'模式!
渲染器。用户可以自定义Pyinstrument使用替代渲染器,
使用Profiler.output()
的renderer
参数,或使用命令行的--renderer
参数。
记录器。为了支持Pyinstrument的其他用例(例如火焰图), pyinstrument现在有一个'timeline'记录器模式。这种模式以线性方式记录捕获的 帧,因此可以在时间线上查看程序执行情况。
pyinstrument
命令。你现在可以通过运行$ pyinstrument script.py
从shell中分析Python脚本。
这相当于python -m pyinstrument
。感谢@asmeurer!在HTML跟踪中突出显示应用程序代码,使其更容易识别
在Django接口中添加了PYINSTRUMENT_PROFILE_DIR
选项,
该选项会将所有请求的配置文件记录到指定文件夹中的文件。对分析API调用很有用。
在Django接口中添加了PYINSTRUMENT_USE_SIGNAL
选项,用于
信号模式出现问题时使用。
设置开发环境:
virtualenv --python=python3 env
. env/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements-dev.txt
pre-commit install --install-hooks
获取一些示例输出:
pyinstrument examples/wikipedia_article_word_count.py
运行测试:
pytest
在本地运行代码检查:
pre-commit run --all-files
一些pre-commit检查,如isort
或black
,会自动修复
它们发现的问题。所以如果上面的命令返回错误,请尝试
再次运行,第二次可能会成功 :)
运行所有检查可能会很慢,所以你也可以单独运行检查,
例如,格式化不符合isort
或black
检查的源代码:
pre-commit run --all-files isort
pre-commit run --all-files black
诊断pyright
检查失败的原因:
pre-commit run --all-files pyright
HTML渲染器通过将样本的JSON表示与 JavaScript"bundle"嵌入到可以在任何Web浏览器中查看的HTML文件中来工作。
要编辑html渲染器样式,请执行以下操作:
cd html_renderer
npm ci
npm run serve
当没有顶级window.profileSession
对象启动时,它会
获取一个示例配置文件,以便你可以使用它。
要编译JS应用并将其捆绑回pyinstrument python工具中:
bin/build_js_bundle.py [--force]
基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款 功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用 了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。
一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。
HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。
一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。
WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。
基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。
xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活 等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。
一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。
olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。
飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版
飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。
高质量语音生成模型
CSM 是一个开源的语音生成项目,它提供了一个基于 Llama-3.2-1B 和 CSM-1B 的语音生成模型。该项目支持多语言,可生成多种声音,适用于研究和教育场景。通过使用 CSM,用户可以方便地进行语音合成,同时项目还提供了水印功能,确保生成音频的可追溯性和透明度。
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