實戰 Python 效能分析 - 從 cProfile 到 py-spy
Python 應用(application)相較於 Go, C 這類語言所寫的應用，前者執行效率較慢是公認問題，不過 Python 的易用性也相對地提升開發速度，甚至其 batteries included 的哲學以及豐富的生態系也能夠減少重複造輪的情況，大幅縮短從概念到產品的實現路徑。
至於執行效率慢的問題，其實可以透過多種手段進行改善，譬如進行分散式、多執行緒(multithreading)、多行程(multiprocessing)、改善演算法，或以其他較高效率的語言為 Python 進行擴充（例如 ctypes 模組），雖然無法保證一定能夠像 Go, C 這類語言同樣高效，但也能夠將效率提升到可接受的程度以上。
但在處理真正的效率問題之前，絕大多數可能是我們沒有以正確有效率的方式撰寫 Python 應用，而導致其執行效率較差，並且將問題怪罪於 Python 本身。
因此如何剖析 Python 程式，並且找到隱藏在其中的效率問題，是一門相當重要的課題，本文將從介紹 cProfile 模組開始，並以實際範例找出 Python 程式中的問題點，並使用 py-spy 工具更近一步精準定位問題所在，以提高找出問題的效率。
Posted on Dec 9, 2021 in Python 程式設計 - 高階 by Amo Chen ‐ 5 min read