77、性能优化与多进程编程指南

性能优化与多进程编程指南

数据结构与性能监控

在编程中，数据结构的选择对性能有着显著影响。例如，通过以下代码可以对比使用 __slots__ 和不使用时的内存占用情况：

slots = [Slots(i) for i in range(25000)]
no_slots = [NoSlots(i) for i in range(25000)]

不过，这种对比可能并不公平，因为它们都存储了大量数据，会影响结果。如果只存储索引，“裸”对比显示使用 __slots__ 占用 2 MiB，而不使用则占用 4.5 MiB。但如果不打算存储数据，创建类实例就没有意义。因此，若对内存要求较高，建议使用元组或 collections.namedtuple ，甚至可以考虑 array 模块，它以近乎裸内存数组的方式存储数据，不过通常比列表慢且使用不太方便。

性能监控也至关重要。由于外部因素（如数据量增长）导致的性能变化很难预测，在实际应用中，瓶颈并非固定不变。为了跟踪性能随时间的变化并找出问题组件，推荐使用 Statsd 统计收集服务器和 Graphite 界面。可以通过以下步骤实现：
1. 安装 Python-Statsd 和 Django-Statsd 包：
- Python-Statsd ：https://pypi.python.org/pypi/python-stat