如何对Python和C代码进行分析

Question

我有一个应用程序，它由多个Python脚本组成。其中一些脚本会调用C语言代码。现在这个应用程序的运行速度比之前慢了很多，所以我想对它进行性能分析，看看问题出在哪里。有没有什么工具、软件包或者方法可以用来分析这样的应用程序？我希望这个工具能跟踪Python代码到C代码，并分析这些调用的性能。

注意1：我对标准的Python性能分析工具很了解。这里我特别想找的是可以同时分析Python和C的工具。

注意2：这些Python模块是通过ctypes来调用C代码的（详细信息可以查看http://docs.python.org/library/ctypes.html）。

谢谢！

Answer 1

这个组合可能会比较难，不过你可以使用一些常见的性能分析工具，比如 valgrind、gprof，甚至 oprofile（虽然我从来没有成功从中得到有用的输出）。

Answer 2

Stackshots 是有效的。因为你同时使用了 Python 和 C，所以可以分别处理它们。对于 Python，当程序运行得很慢时，你可以按 Ctrl-C 来查看当前的执行情况。这样做几次，就能发现 Python 代码中可以改进的地方。对于 C 代码，可以在调试器（比如 GDB）中运行整个程序，然后按 Ctrl-C 来获取 C 代码的调用栈。多做几次这样的操作，就能找到 C 代码中可以改进的地方。有人告诉我 OProfile 也可以做到这一点。（如果有的话，另一种方法是使用 lsstack。）

这是一种鲜为人知的方法，原理是这样的：假设你有一个无限循环或者几乎无限的循环。你怎么找到它呢？你会暂停程序，看看它在做什么，对吧？假设程序的运行时间比正常多了一倍。每次你暂停它，有50%的机会能抓到它在做那些不必要的事情。所以你只需要暂停几次。当你看到它在做一些可以改进的事情时，可能只需要2次样本，你就知道可以通过改进来加快速度。然后你可以继续这个过程，找到下一个问题。测量并不是重点，抓住那些可以改进的地方才是关键。