Python用の高レベルのプロファイリングモジュールはありますか？

Question

Pythonコードをプロファイルしたいです。私はよく知っています cProfile, 、そして私はそれを使用しますが、それはあまりにも低レベルです。 （たとえば、プロファイリングする関数から戻り値をキャッチする簡単な方法さえありません。）

私がやりたいことの1つ：私は自分のプログラムで機能を取り、プロファイルするように設定したい 急いで プログラムを実行している間。

たとえば、機能があるとしましょう heavy_func 私のプログラムで。プログラムを開始して持ちたいです heavy_func プロファイル自体ではなく機能します。しかし、私のプログラムの実行時のいつか、私は変えたいです heavy_func 実行中にそれ自体をプロファイルします。 （プログラムの実行中に物を操作する方法を疑問に思っている場合は、デバッグプローブまたはGUIアプリに統合されているシェルからそれを行うことができます。）

このようなものをしているモジュールはすでに書かれていますか？自分で書くことはできますが、前に尋ねたかったので、車輪を再発明しません。

Answer 1

私はそれのために自分のモジュールを書きました。私はそれを呼んだ cute_profile. これがコードです. これがテストです.

これがそれを使用する方法を説明するブログ投稿です。

それはの一部です garlicsim, 、だからあなたがそれを使用したい場合、あなたは インストール garlicsim そして、やります from garlicsim.general_misc import cute_profile.

Python 3コードで使用する場合は、 Python 3フォーク garlicsim.

これが次のとおりです 時代遅れ コードからの抜粋：

import functools

from garlicsim.general_misc import decorator_tools

from . import base_profile


def profile_ready(condition=None, off_after=True, sort=2):
    '''
    Decorator for setting a function to be ready for profiling.

    For example:

        @profile_ready()
        def f(x, y):
            do_something_long_and_complicated()

    The advantages of this over regular `cProfile` are:

     1. It doesn't interfere with the function's return value.

     2. You can set the function to be profiled *when* you want, on the fly.

    How can you set the function to be profiled? There are a few ways:

    You can set `f.profiling_on=True` for the function to be profiled on the
    next call. It will only be profiled once, unless you set
    `f.off_after=False`, and then it will be profiled every time until you set
    `f.profiling_on=False`.

    You can also set `f.condition`. You set it to a condition function taking
    as arguments the decorated function and any arguments (positional and
    keyword) that were given to the decorated function. If the condition
    function returns `True`, profiling will be on for this function call,
    `f.condition` will be reset to `None` afterwards, and profiling will be
    turned off afterwards as well. (Unless, again, `f.off_after` is set to
    `False`.)

    `sort` is an `int` specifying which column the results will be sorted by.
    '''


    def decorator(function):

        def inner(function_, *args, **kwargs):

            if decorated_function.condition is not None:

                if decorated_function.condition is True or \
                   decorated_function.condition(
                       decorated_function.original_function,
                       *args,
                       **kwargs
                       ):

                    decorated_function.profiling_on = True

            if decorated_function.profiling_on:

                if decorated_function.off_after:
                    decorated_function.profiling_on = False
                    decorated_function.condition = None

                # This line puts it in locals, weird:
                decorated_function.original_function

                base_profile.runctx(
                    'result = '
                    'decorated_function.original_function(*args, **kwargs)',
                    globals(), locals(), sort=decorated_function.sort
                )                
                return locals()['result']

            else: # decorated_function.profiling_on is False

                return decorated_function.original_function(*args, **kwargs)

        decorated_function = decorator_tools.decorator(inner, function)

        decorated_function.original_function = function
        decorated_function.profiling_on = None
        decorated_function.condition = condition
        decorated_function.off_after = off_after
        decorated_function.sort = sort

        return decorated_function

    return decorator

Answer 2

それは少し心を曲げるかもしれませんが、 このテクニック 「ボトルネック」を見つけるのに役立つはずです。それはあなたがやりたいことです。あなたはあなたがどんなルーチンに集中したいかをかなり確信しています。それがあなたが焦点を合わせる必要があるルーチンであるならば、それはあなたが正しいことを証明します。本当の問題が他のどこかにある場合、それはそれらがどこにいるかを示します。

理由の退屈なリストが必要な場合は、 ここを見て.