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scalene 一个 Python 的高性能 CPU 和内存分析器

huc_逆天 2020-05-21 17:13:10 476

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Scalene 是一个 Python 的高性能 CPU 内存分析器,它可以做到很多其他Python分析器不能做到的事情。它在能提供更多详细信息的同时,比其他的分析器要快几个数量级。

  1. Scalene 是 很快的。 它使用采样的方式而不是直接测量或者依靠Python的追踪工具。它的开销一般不超过10-20% (通常更少)。
  2. Scalene 是 精确的。和大部分其他的Python分析器不同,Scalene 在 行级别 下执行CPU分析,在你的程序中指出对应代码行的执行时间。和大多数分析器所返回的功能级分析结果相比,这种程度的细节可能会更有用。
  3. Scalane 可以区分在Python中运行的时间和在native代码(包括库)中花费的时间。大多数的Python程序员并不会去优化native代码(通常在Python实现中或者所依赖的外部库),所以区分这两种运行时间,有助于开发者能够将优化的工作专注于他们能够实际改善的代码上。
  4. Scalene 可以 分析内存使用情况。除了追踪CPU使用情况,Scalene还指出对应代码行的内存增长。这是通过指定内存分配器来实现的。
  5. NEW! Scalene 会生成 每行 的内存分析,以此更容易的追踪内存泄露。
  6. NEW! Scalene 会分析 内存拷贝量, 从而易于发现意外的内存拷贝。特别是因为跨越Python和底层库的边界导致的意外 (例如:意外的把 numpy 数组转化成了Python数组,反之亦然)。

安装

Scalene 通过 pip 包的形式进行分发,可以运行在Mac OS X和Linux平台(包括在Windows WSL2中运行的Ubuntu)。

你可以通过下面的方式安装:

  % pip install scalene

或者

  % python -m pip install scalene

注意: 现在这样安装Scalene,是不会安装内存分析的库,所以你只能用它来执行CPU的分析。如果要使用它的内存分析能力,你需要下载这个代码仓库。

NEW: 你现在可以通过以下命令,在 Mac OS X 上使用 brew 安装内存分析的部分:

  % brew tap emeryberger/scalene
  % brew install --head libscalene

这将会安装一个你可以使用的 scalene 脚本(下面会提到)。

使用

下面的命令会让 Scalene 在提供的示例程序上执行 行级别的CPU分析。

  % scalene test/testme.py

如果你使用Homebrew安装 Scalene 库,你只需要执行 scalene 就可以执行行级别的CPU和内存分析:

  % scalene test/testme.py

否则,你需要运行 make 来先构建一个指定的内存分配器:

  % make

在 Mac OS X 系统上进行分析(不使用Homebrew安装):

  % DYLD_INSERT_LIBRARIES=$PWD/libscalene.dylib PYTHONMALLOC=malloc scalene test/testme.py

在Linux系统上分析:

  % LD_PRELOAD=$PWD/libscalene.so PYTHONMALLOC=malloc scalene test/testme.py

执行时增加 --help 来查看全部配置:

% scalene --help
usage: scalene [-h] [-o OUTFILE] [--profile-interval PROFILE_INTERVAL]
               [--wallclock]
               prog

Scalene: a high-precision CPU and memory profiler.
            https://github.com/emeryberger/Scalene

                for CPU profiling only:
            % scalene yourprogram.py
                for CPU and memory profiling (Mac OS X):
            % DYLD_INSERT_LIBRARIES=$PWD/libscalene.dylib PYTHONMALLOC=malloc scalene yourprogram.py
                for CPU and memory profiling (Linux):
            % LD_PRELOAD=$PWD/libscalene.so PYTHONMALLOC=malloc scalene yourprogram.py

positional arguments:
  prog                  program to be profiled

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -o OUTFILE, --outfile OUTFILE
                        file to hold profiler output (default: stdout)
  --profile-interval PROFILE_INTERVAL
                        output profiles every so many seconds.
  --wallclock           use wall clock time (default: virtual time)

对比其他分析器

性能和功能

下面的表格把 scalene 和不同分析器的性能做了比较。运行的示例程序 (benchmarks/julia1_nopil.py) 来自于 Gorelick 和 Ozsvald 的 《高性能Python编程》。所有的这些结果都是在 2016款 MacBook Pro上运行的。

ProfilerTimeSlowdown
original program6.71s1.0x
cProfile11.04s1.65x
Profile202.26s30.14x
pyinstrument9.83s1.46x
line_profiler78.0s11.62x
pprofile (deterministic)403.67s60.16x
pprofile (statistical)7.47s1.11x
yappi (CPU)127.53s19.01x
yappi (wallclock)21.45s3.2x
py-spy7.25s1.08x
memory_profiler> 2 hours>1000x
scalene (CPU only)6.98s1.04x
scalene (CPU + memory)7.68s1.14x

这个表格是其他分析器 vs. Scalene 的功能比较。

ProfilerLine-level?CPU?Wall clock vs. CPU time?Python vs. native?Memory?Unmodified code?Threads?
cProfilewall clock
ProfileCPU time
pyinstrumentwall clock
line_profilerwall clock
pprofile (deterministic)wall clock
pprofile (statistical)wall clock
yappi (CPU)CPU time
yappi (wallclock)wall clock
py-spyboth
memory_profiler
scalene (CPU only)both
scalene (CPU + memory)both

输出

Scalene 打印被分析程序中带注释的源代码,以及程序在同目录和子目录使用到的任何模块。下面是一个来自 pystone.py pystone.py 的片段,只使用了CPU分析:

    benchmarks/pystone.py: % of CPU time = 100.00% out of   3.66s.
          	 |     CPU % |     CPU % |   
      Line	 |  (Python) |  (native) |  [benchmarks/pystone.py]
    --------------------------------------------------------------------------------
    [... lines omitted ...]
       137	 |     0.27% |     0.14% | def Proc1(PtrParIn):
       138	 |     1.37% |     0.11% |     PtrParIn.PtrComp = NextRecord = PtrGlb.copy()
       139	 |     0.27% |     0.22% |     PtrParIn.IntComp = 5
       140	 |     1.37% |     0.77% |     NextRecord.IntComp = PtrParIn.IntComp
       141	 |     2.47% |     0.93% |     NextRecord.PtrComp = PtrParIn.PtrComp
       142	 |     1.92% |     0.78% |     NextRecord.PtrComp = Proc3(NextRecord.PtrComp)
       143	 |     0.27% |     0.17% |     if NextRecord.Discr == Ident1:
       144	 |     0.82% |     0.30% |         NextRecord.IntComp = 6
       145	 |     2.19% |     0.79% |         NextRecord.EnumComp = Proc6(PtrParIn.EnumComp)
       146	 |     1.10% |     0.39% |         NextRecord.PtrComp = PtrGlb.PtrComp
       147	 |     0.82% |     0.06% |         NextRecord.IntComp = Proc7(NextRecord.IntComp, 10)
       148	 |           |           |     else:
       149	 |           |           |         PtrParIn = NextRecord.copy()
       150	 |     0.82% |     0.32% |     NextRecord.PtrComp = None
       151	 |           |           |     return PtrParIn

下面是一个启用了内存分析的示例,运行的是Julia的基准测试。第一行是一个“sparkline”,总结了一段时间内的内存消耗。

    Memory usage: ▁▁▄▇█▇▇▇█▇█▇█▇█▇█▇▇▇▇█▇▇█▇█▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇▇█ (max: 105.73MB)
    benchmarks/julia1_nopil.py: % of CPU time = 100.00% out of   9.11s.
          	 |     CPU % |     CPU % | Avg memory  | Memory      | 
      Line	 |  (Python) |  (native) | growth (MB) | usage (%)   | [benchmarks/julia1_nopil.py]
    --------------------------------------------------------------------------------
         1	 |           |           |             |             | import sys
    [... lines omitted ...]
        30	 |           |           |             |             | def calculate_z_serial_purepython(maxiter, zs, cs):
        31	 |           |           |             |             |     """Calculate output list using Julia update rule"""
        32	 |           |           |          18 |       0.74% |     output = [0] * len(zs)
        33	 |     0.44% |     0.06% |          16 |       1.32% |     for i in range(len(zs)):
        34	 |           |           |             |             |         n = 0
        35	 |     0.22% |     0.04% |         -16 |             |         z = zs[i]
        36	 |     0.22% |     0.07% |             |             |         c = cs[i]
        37	 |    26.12% |     5.57% |             |             |         while abs(z) < 2 and n < maxiter:
        38	 |    36.04% |     7.74% |          16 |      85.09% |             z = z * z + c
        39	 |    12.01% |     2.70% |         -16 |       3.96% |             n += 1
        40	 |     0.33% |     0.10% |             |             |         output[i] = n
        41	 |           |           |             |             |     return output
        42	 |           |           |             |             | 

正的内存数代表内存的分配量(以MB为单位),负的内存数代表内存的回收量。 内存的使用率代表特定行中总内存分配的活动。

Python
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全部回答(1)
  • huc_逆天
    2020-05-22 09:55:21

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