Python线程的剖析

我试图弄清楚如何在我的应用程序中度量几个python线程的性能。我目前有几个任务根据用户输入在不同的线程上执行，我想测量执行时间，甚至每个线程的内存消耗。我曾尝试使用cProfile（在线程的每个实例化上，然后将数据写入一个文件，然后聚合所有结果），但成功率有限。另外，我还有一个额外的问题，就是有一些阻塞IO，这会使我的结果产生偏差。是否有任何方法可以有效地分析我的应用程序

有几种不同的方法来解决这个问题

cProfile

非常好，它是Python附带的，但是许多人认为多线程分析是一个问题。解决这个问题的一种方法是为每个线程运行单独的cProfile实例，然后使用

Stats.add

组合结果

如果这不像您希望的那样有用，那么另一种选择是使用，我已经成功地将其用于一些特殊的多线程情况。它有很好的文档，所以设置起来应该不会有太多麻烦

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对于特定于内存的评测，请签出。但是请注意，如果您的代码不好，它可能会创建一些您见过的最大的日志文件

通过使用cProfile，您已经有了一个很好的开始！如果你能解释一下你对cPoCH的“有限的成功”，我们可以帮助解决这个问题，然后继续下去。作为一个不相关的注释，你可能需要考虑多个进程而不是多个线程：如果我在不同的请求中使用<代码> PR= cPr.PrrIror（）/代码>，我的系统就是一个Web服务器，这就是所谓的cProfile的独立实例吗？