如何使用Python分析器获取调用树？

Question

我曾经使用一个很好的Apple profiler，它内置在系统监视器应用程序中。只要C++代码是用调试信息编译的，就可以对运行的应用程序进行采样，并打印出缩进树，告诉您在该函数中使用父函数的时间百分比（以及体与其他函数调用）。

例如，如果main调用function_1和function_2，则function_2调用function_3，然后main调用function_3：

main (100%, 1% in function body):
    function_1 (9%, 9% in function body):
    function_2 (90%, 85% in function body):
        function_3 (100%, 100% in function body)
    function_3 (1%, 1% in function body)

我会看到这一点，然后想，“在function_2主体的代码中，有些东西需要很长时间。如果我想让我的程序更快，那就是我应该开始的地方。”

如何最容易地获得Python程序的精确分析输出？

我见过有人这样说：

import cProfile, pstats
prof = cProfile.Profile()
prof = prof.runctx("real_main(argv)", globals(), locals())
stats = pstats.Stats(prof)
stats.sort_stats("time")  # Or cumulative
stats.print_stats(80)  # 80 = how many to print

但和那棵优雅的呼叫树相比，它相当凌乱。请让我知道，如果你能轻松做到这一点，这将有很大帮助。

Answer 1

查看此库http://pycallgraph.slowchop.com/以获取调用图。它工作得很好。如果要分析特定函数，请签出http://mg.pov.lt/blog/profiling.html

这是profilehooks模块的结果。