pprofile

Python高精度性能分析工具

pprofile 性能分析 Python 线程感知统计分析 Github 开源项目

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。

文档

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。

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。

pyinstrument - Python代码性能分析与优化工具

GithubPythonprofilerpyinstrument代码优化开源项目性能分析

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。

gprof2dot - 多种性能分析工具输出转可视化调用图的Python脚本

GithubPythongprof2dot可视化开源项目性能分析调用图

gprof2dot是一个Python脚本,可将Linux perf、Valgrind callgrind等多种性能分析工具的输出转换为dot格式调用图。它能剪枝低于阈值的节点和边,传播递归函数时间,利用颜色突出热点,支持多平台运行。此外,gprof2dot还可比较结构相似的图,分析性能指标变化。该工具为开发者提供了直观方式理解和优化程序性能,适用于各类性能分析场景。

ydata-profiling - 快速实现数据分析，一键生成多种格式报告

Githubpandasydata-profiling开源项目数据分析数据报告自动化分析

提供快速一致的探索性数据分析解决方案，支持生成HTML和JSON格式报告，包括时间序列和文本数据。ydata-profiling自动检测数据类型，提供单变量和多变量分析，生成包含缺失数据、重复行和变量交互的可视化报告。支持与多种数据库系统集成，适用于数据集对比和大数据处理。

DataProfiler - DataProfiler：自动化数据分析与敏感数据检测的Python库

DataProfilerGithubPython开源项目敏感数据检测数据分析数据概要

DataProfiler是一个Python库，用于简化数据分析、监控与敏感数据检测。通过单一命令加载数据并自动格式化为DataFrame，支持模式识别、统计分析及实体识别（PII/NPI）。带有预训练的深度学习模型，可高效识别敏感数据，并允许用户添加新的实体识别管道。支持CSV、AVRO、Parquet等多种数据格式，提供便捷的数据处理解决方案。

autopprof - 自动性能分析工具 autopprof 优化Go应用资源利用

GithubGo应用开源项目性能分析报告生成自动分析资源监控

autopprof是一个为Go应用设计的自动性能分析工具。它监控应用的CPU和内存使用，在资源利用率超过阈值时生成性能报告并通过Slack等渠道发送。适用于Linux容器环境，安装简单，使用灵活，有助于开发者优化应用性能和资源利用。

async-profiler - 低开销Java采样分析器避免安全点偏差问题

CPU分析GithubJava性能分析async-profiler内存分配分析开源项目采样分析器

async-profiler是一款低开销Java采样分析器,可避免安全点偏差问题。它能采集CPU、内存分配、锁竞争等多种性能数据,并生成火焰图等可视化报告。该工具利用HotSpot API收集堆栈信息和跟踪内存分配,适用于基于HotSpot JVM的Java运行时。async-profiler为Java应用提供全面的性能分析功能,是性能优化的实用工具。

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。

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。

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