Linux中Python腳本的性能監控方法

在Linux系統中，可以使用多種工具和方法來監控Python腳本的性能。以下是一些常用的方法和工具：

使用Python庫進行性能監控

• psutil庫：這是一個跨平臺的庫，用于獲取系統使用情況和進程詳細信息，包括CPU、內存、磁盤和網絡等信息。

  import psutil
  
  # 監控CPU利用率
  cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
  print(f"CPU利用率: {cpu_percent}%")
  
  # 監控內存使用情況
  mem = psutil.virtual_memory()
  print(f"當前內存使用情況：總量-{mem.total}，可用-{mem.available}，已使用-{mem.used}")
  
  # 監控磁盤空間
  df = psutil.disk_usage("/")
  print(f"當前磁盤空間使用情況：總量-{df.total}，已使用-{df.used}，剩余-{df.free}")
  

• time模塊：Python的內置模塊，可以用于測量代碼段的執行時間。

  import time
  
  def my_function():
      # Your code here
  
  execution_time = timeit.timeit(my_function, number=1000)
  print(f"Execution time: {execution_time} seconds")
  

• cProfile模塊：Python內置的性能分析模塊，可以對Python代碼進行詳細的性能分析。

  import cProfile
  
  cProfile.run('my_function()')
  

• Py-Spy：一個Python進程的采樣分析器，可以在不影響程序性能的情況下收集有關Python程序的性能數據。

  pip install py-spy
  py-spy record -o profile.svg my_script.py
  

• line_profiler：逐行分析器，可以對Python代碼的每一行進行性能分析。

  # 在代碼文件的第一行添加以下注釋: # @profile
  # 然后,運行以下命令進行分析: python -m line_profiler my_script.py.lprof
  

• memory_profiler：內存分析器，可以監控Python程序的內存使用情況。

  # 在代碼文件的第一行添加以下注釋: # @profile
  # 然后,運行以下命令進行分析: python -m memory_profiler my_script.py
  

使用Linux命令行工具進行性能監控

• top命令：實時監控系統進程和資源使用情況。

  top
  

• vmstat命令：報告虛擬內存統計信息。

  vmstat 1
  

• iostat命令：報告CPU利用率和磁盤I/O統計信息。

  iostat -x 1
  

• sar命令：提供系統性能的實時監控和歷史趨勢分析。

  sar -u 1 5
  

通過結合使用這些工具和庫，可以有效地監控和分析Python腳本在Linux系統上的性能表現，從而進行相應的優化和調整。