Austin：Python帧栈采样器使用指南

Austin：Python帧栈采样器使用指南

austin Python frame stack sampler for CPython 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aus/austin

项目介绍

Austin 是一个专为 CPython 设计的纯 C 语言编写的 Python 帧栈采样器。它通过读取 CPython 解释器的虚拟内存空间来收集当前运行线程的堆栈信息，无需修改被分析代码，对目标应用的影响极小。具备零仪器化、轻量级、快速以及时间与内存剖析的功能，并天然支持多进程应用（例如 mod_wsgi）。借助 Austin，开发者可以轻松构建统计型性能剖析工具，其输出可直接与 FlameGraph 或 Speedscope 集成，或是流式传输至任意自定义处理工具中。

项目快速启动

安装 Austin 是开始之旅的首要步骤，以下是在不同系统上的简易安装指南：

使用 pip 安装（推荐）

在命令行执行：

pip install austin-dist

或者如果你想独立运行 Austin，可以使用 pipx：

pipx install austin-dist

在 Linux 上安装

git clone --depth=1 https://github.com/P403n1x87/austin.git
cd austin
./autogen.sh
./configure
make
sudo make install

快速启动示例

假设你想对当前正在运行的 Python 进程（PID 为 1234）进行采样，你可以这样做：

austin -p 1234

这将开始对指定 PID 的 Python 进程进行采样，并在终端输出结果。

应用案例与最佳实践

性能瓶颈识别

利用 Austin 结合 FlameGraph，可以迅速定位到代码中的热点函数，优化性能。首先，将 Austin 的输出通过管道传递给 FlameGraph：

austin -p 1234 | python3 -m flamegraph > profile.svg

然后打开 profile.svg 文件，在可视化火焰图中找到占用CPU时间最长的部分，针对性地进行优化。

持续监控生产环境

在生产环境中，可以定时任务来周期性地采样应用状态，及时发现异常增长的内存使用或其他潜在问题。

典型生态项目集成

• VS Code Extension：结合VS Code的插件，可以在编辑器内查看性能剖析结果。
• FlameGraph：作为最流行的可视化工具之一，是展示 Austin 输出的理想选择，帮助开发者直观理解程序执行流程和热点。
• Speedscope: 对于更复杂的性能分析需求，Speedscope 提供了交互式的在线分析界面。

通过这些集成，Austin 可以无缝融入你的开发和调试流程，成为提高应用性能的强大武器。

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以上就是 Austin 开源项目的简介、快速启动、应用案例及生态集成的简要指导。希望这些信息能够帮助您高效利用这个强大的Python性能剖析工具。

austin Python frame stack sampler for CPython 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aus/austin