Heartrate:如追综心跳般实时动态可视化监测Python程序运行

机器之心报道

参与:一鸣、杜伟

Python 是一门非常受欢迎的编程语言,其灵活易用的特性使其在 web 应用、数据分析等方面有广泛的应用。但是 Python 有一个受到诟病的特点——运行速度低下。因此,Python 开发者需要经常对程序进行监控和调试,使代码运行变得高效。近日,一位开发者开源了一个 Python 工具,用户可以实时动态地监控 Python 程序的运行情况,逐行追踪代码的运行时间,而且整个过程是可视化的。

项目地址:https://github.com/alexmojaki/heartrate

Heartate——如监测心率般追踪程序运行

Heartrate 是一个 Python 的工具库,可以实时可视化 Python 程序的执行过程。监控运行中的 Python 程序如图:

如图所示,左侧数字表示每行代码被触发的次数。长方框表示最近被触发的代码行——方框越长表示触发次数越多,颜色越浅表示最近被触发次数越多。

虽然追踪每行代码的触发次数是一个方法,但是要是能计算每次触发代码的执行时间就好了。这样能够更好地说明哪行代码是效率瓶颈。by 思

得益于 executing (https://github.com/alexmojaki/executing) 库,当前被执行的调用以高亮显示。

实时堆栈追踪(stacktrace)如下所示:

功能

该工具可以:

  • 启动程序追踪
  • 在线程中启动服务器
  • 打开显示 trace() 被调用的文件可视化图的浏览器窗口

在文件视图中,堆栈追踪位于底部。而在堆栈追踪中,用户可以点击正在追踪文件的堆栈条目,从而在该代码行打开文件的可视化图。

trace 只追踪调用它的线程。若要追踪多线程,用户必须在每个线程都予以调用,并且每次的端口也不同。

如何设置需要监测的程序

files 确定了除调用的 trace 之外其他需要追踪的文件。files 必须是可调用的,并接受一个参数:文件路径,同时如果应该追踪该文件,则需要返回 True。为方便起见,这位开发者提供了以下函数:

  • files.all:追踪所有文件;
  • files.path_contains(substrings):追踪路径中包含任何给定子字符串的所有文件;
  • files.contains_regex(pattern):追踪自身包含给定正则表达式(regex)的所有文件,所以用户可以在源代码中标记所追踪的文件,如添加注释。

默认情况下追踪包含注释 # heartrate 的文件(空格可选)。

如果用户要追踪多个文件,则可通过以下两种方式得到它们的可视化页面:

  • 在堆栈追踪中,用户点击正在追踪的堆栈条目,则可以打开页面并跳转至堆栈条目;
  • 跳转至 http://localhost:9999/ 网站的索引页,从而查看追踪文件列表。

host:服务器的 HTTP host。若要运行可从任何地方访问的远程服务器,使用'0.0.0.0'。默认为'127.0.0.1'。

port:服务器的 HTTP 端口。默认为 9999。

browser:若为 True,则自动打开显示文件(trace 被调用)可视化图的浏览器标签。默认为 False。

安装

pip install --user heartrate

支持 Python 3.5 以上版本。

其他代码可视化工具

机器之心还发现了一个可以可视化代码执行过程的网站,名为 Pythontutor。和本文的 Heartrate 不同,该网站更多的是可视化数据在程序中的变化过程。

可视化的过程如下:

用户还可以在网站上编辑修改代码,观察运行过程中数据的变化。同时该网站还有 Java 等其他语言的版本。

网站地址:http://www.pythontutor.com (http://www.pythontutor.com/)

参考链接:https://github.com/alexmojaki/heartrate

本文为机器之心报道,转载请联系本公众号获得授权。

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原文发布于微信公众号 - 机器之心(almosthuman2014)

原文发表时间:2019-08-13

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