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pyinstrument

Python代码性能分析与优化工具

Pyinstrument是一个Python性能分析工具,通过采样识别程序中耗时部分。它支持异步代码分析,提供HTML和控制台输出,可隐藏第三方库代码以突出显示用户代码。Pyinstrument还具有时间线模式和自定义渲染选项,有助于开发者发现性能瓶颈并优化Python程序。

py-spy - 轻量级Python程序性能分析工具
GithubPythonpy-spy开源项目性能分析跨平台采样分析器
py-spy是一个开源的Python程序采样分析器,无需修改代码即可可视化程序运行时间分布。使用Rust开发,具有低开销特性,可安全地分析生产环境代码。支持主流操作系统和多个CPython版本,提供性能记录、实时监控和堆栈转储功能。py-spy能生成多种格式的分析报告,包括火焰图,有助于开发者深入了解和优化Python程序性能。
pprofile - Python高精度性能分析工具
GithubPythonpprofile开源项目性能分析线程感知统计分析
pprofile是一款纯Python实现的性能分析工具,支持行级粒度和线程感知分析。它提供确定性和统计性两种分析模式,可输出多种格式报告。pprofile适用于短时间运行的代码分析,帮助开发者快速定位性能瓶颈。
memory_profiler - Python内存剖析与优化利器
GithubPython内存使用内存分析开源项目性能优化性能监控
memory_profiler是一款强大的Python内存分析工具,可实时监控进程内存消耗并进行逐行分析。它支持装饰器用法,能生成详细的内存使用报告和可视化图表。此外,memory_profiler还提供IPython集成、多进程跟踪和内存断点等高级特性,有助于开发者快速定位和优化代码中的内存问题。作为纯Python实现的工具,memory_profiler依赖psutil模块,安装和使用都十分便捷。
pyroscope - 开源连续性能分析平台 帮助开发者优化代码
GithubGrafanaPyroscope开源开源项目性能分析连续分析
Pyroscope是一个开源的连续性能分析平台,可帮助开发者发现代码性能问题和瓶颈。它支持高基数标签分析,能够解决CPU使用率高、内存泄漏等问题,并可分析应用调用树。Pyroscope具有低CPU开销,支持水平扩展和高效压缩,兼容多种编程语言,并提供先进的分析界面。它能自动关联性能数据与追踪信息,是一个强大的代码性能优化工具。
prometheus-fastapi-instrumentator - FastAPI的模块化Prometheus监控instrumentator
FastAPIGithubPrometheusPython开源项目性能指标监控
prometheus-fastapi-instrumentator是一个为FastAPI设计的Prometheus监控工具,具有高度可配置性和模块化特性。它默认收集请求总数、大小、响应大小和持续时间等指标,同时支持自定义指标添加、路由忽略和指标暴露控制。该工具提供灵活的配置选项,能够满足复杂的监控需求,适用于各种规模的FastAPI项目。它简化了Prometheus监控的实现过程,同时保持了性能优化的可能性。
autometrics-py - Python函数自动化监控与性能分析库
AutometricsGithubPrometheusPython函数装饰器开源项目指标监控
autometrics-py是一个Python库,为函数自动添加关键指标监控。它生成标准化指标和Prometheus查询,支持SLO定义、Grafana仪表盘集成和多种指标收集配置。这些功能有助于开发者快速识别和解决生产环境中的问题,提高代码可观测性。
skywalking-python - Python应用性能监控与分布式追踪工具
GithubPython AgentSkyWalking分布式系统应用性能监控开源项目微服务
SkyWalking Python Agent是Apache SkyWalking生态系统的组件,为Python项目提供追踪、度量、日志记录和性能分析功能。它支持自动和手动检测,适用于微服务、云原生和容器化架构。该工具集成简便,兼容Python 3.7+版本,帮助开发者监控和优化分布式Python应用。它提供全面的可观察性功能,包括跟踪、日志、度量和性能分析,是一个强大的应用性能监控解决方案。
newrelic-python-agent - 全面的Python应用性能监控解决方案
GithubNew RelicPython Agent应用程序分析开源项目性能监控问题排查
New Relic Python Agent是一个为Python应用提供性能监控的开源工具。它可以定位代码级性能问题,追踪数据库查询、第三方API和Web服务响应时间,并监控缓存层。该工具覆盖从用户体验到服务器的全面监控,有助于开发者优化应用性能和保障高流量下的稳定运行。通过pip安装后,用户可以轻松集成到现有Python应用中。New Relic Python Agent支持多种Python Web框架和WSGI服务器,提供实时性能数据和分析报告。它可以通过简单的配置文件进行设置,并提供了验证工具确保与New Relic服务的正确连接。该工具还具有故障排除功能,有助于快速识别和解决生产环境中的问题。
dd-trace-py - Python应用性能监控和分布式跟踪库
GithubPython库ddtrace分布式追踪开源项目性能监控错误跟踪
dd-trace-py是一个Python库,提供分布式跟踪、性能分析和错误跟踪功能。它支持持续集成可视化、部署跟踪、代码热点分析和动态插桩。该库可帮助开发者了解应用性能,适用于各种监控需求。dd-trace-py集成了多种工具,为Python应用提供全面的性能管理解决方案。
PySnooper - 将Python调试变得简单高效的开源工具
GithubPySnooperPython调试代码追踪变量监视开源项目日志输出
PySnooper是一款开源的Python调试工具,通过简单的装饰器实现函数执行日志的生成。它能够记录代码执行顺序和变量变化,并支持深入调用函数的追踪。该工具提供输出重定向、表达式监控和调用深度控制等功能,适用于各种规模的项目。PySnooper无需复杂配置,一行代码即可启用,为开发者提供了一种替代print语句的高效调试方法。
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