15、Python性能分析与C扩展实战

Python性能分析与C扩展实战

在Python开发中，性能分析和优化是提升代码质量和效率的重要环节。同时，使用C扩展可以进一步提升Python代码的性能。本文将介绍Python性能分析工具，以及如何编写和使用C扩展。

1. 性能分析工具

1.1 火焰图与flameprof

cProfile运行的数据转储可用于生成火焰图。火焰图以可视化的方式展示了在给定函数调用范围内花费的时间。火焰图中的每个条形代表一个函数及其子函数，条形的宽度表示在该函数中花费的时间。花费时间更多的函数用更宽的条形表示，花费时间较少的函数用更窄的条形表示。函数垂直堆叠，主函数在底部，子函数在顶部。

使用Python库flameprof可以从cProfile的输出生成火焰图，具体操作步骤如下：
1. 使用 -o 参数运行cProfile，将结果转储到文件中：

python -m cProfile -o ./script.prof ./script.py

2. 安装flameprof：

python -m pip install flameprof

3. 使用flameprof读取转储文件并生成svg文件：

python -m flameprof ./script