Python 程序如何定位到 cpu 占用过高的代码呢

[IurNusRay]

假如有一个 web 后台服务 cpu/内存占用过高,是否有类似 jstack 的工具，可以定位到具体的代码呢

[Latin]

https://github.com/emeryberger/scalene

[ChrisFreeMan]

<amp-youtube data-videoid="m_a0fN48Alw" layout="responsive" width="480" height="270"></amp-youtube>&t=524s

[IurNusRay]

@Latin 这个包似乎依赖了另一个 python2 的包 pynvml.py,运行会报错诶

[huangz003]

阿里的 arthas 应该可以吧

[wynemo]

https://github.com/benfred/py-spy

[chevalier]

CPU 过高，perf top

[anonymous256]

一般说来，web 服务不涉及 CPU 密集型的任务。比较依赖 CPU 资源的主要在于解码或数学计算类的任务。所以即便你找到了好工具，很可能也解决和发现什么问题。

大多数程序性能的障碍在于：内存数据的写读依赖，不必要的计算和循环，算法的选择，不必要的 I/O 操作，多进程的数据竞争。你可以在程序内用通过日志输出高精度的时间，直接来捕捉到影响性能关键的代码区域，重新看代码逻辑分析具体是什么原因。

以「不必要的计算和循环」为例，我就遇到这样的代码，比如明明一个 for 循环就可以直接完成 AB 操作。但是有的程序员，会先写一个 for 循环执行 A 操作，再来一次 for 循环执行 B 操作。就导致了无谓的双倍内存访问。在比如明明一次 SQL 查询就能解决问题，他要查询两次，然后对数据进行关联和处理。就是不必要的操作和计算。

通常情况，性能的问题是人的问题。

[anonymous256]

错误：“很可能也解决和发现什么问题”
修正：“很可能也发现和解决不了什么问题。”

[zhoudaiyu]

@wynemo #5 +1 很好用

[lululau]

dtrace/ bpftrace

[guyskk0x0]

pyinstrument, py-spy

[joApioVVx4M4X6Rf]

同问楼主，找到相关工具没有

[IurNusRay]

@anonymous256 恩，这确实是比较实用常见的处理方式，不过偶尔碰到不知道是哪个请求或者哪个任务导致了 cpu/内存占用过高的情况，所以想知道是否有一种监控的工具可以协助定位

[IurNusRay]

@v2exblog 正在按照楼上的推荐尝试，哈哈

[DeanThompson]

@guyskk0x0 +1 ，两个都用过，再稍微补充一点内容：

- pyinstrument 需要埋点（植入代码），适合线下做 profile
- py-spy 可以对运行中的进程进行采样，适合线上。有个 top 命令可以实时展示当前忙碌的代码

[zky001]

dis+cProfile