问分析Django

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只要在google上输入"django-profiling“，你就会得到这些链接(还有更多)：

http://code.djangoproject.com/wiki/ProfilingDjango

http://code.google.com/p/django-profiling/

http://www.rkblog.rk.edu.pl/w/p/django-profiling-hotshot-and-kcachegrind/

就我个人而言，我使用的是中间件方法--即每个用户都可以切换存储在会话中的“分析”标志，如果我的分析中间件注意到设置了一个标志，它将使用Python的hotshot模块，如下所示：

def process_view(self, request, view_func, view_args, view_kwargs):

     # setup things here, along with: settings.DEBUG=True 
     # to get a SQL dump in connection.queries

     profiler = hotshot.Profile(fname)
     response = profiler.runcall(view_func, request, *view_args, **view_kwargs)
     profiler.close()

     # process results

     return response

编辑: Konstantin提到的http://github.com/robhudson/django-debug-toolbar对于分析SQL查询来说是一件很好的事情--但是如果你的查询真的很慢(可能是因为有成百上千的查询)，那么你将疯狂地等待大量的时间，直到它被加载到浏览器中-然后由于缓慢而很难浏览。此外，django-debug-toolbar在设计上无法提供对AJAX请求内部结构的有用洞察。

EDIT2：django-extensions内置了一个很棒的分析命令：

https://github.com/django-extensions/django-extensions/blob/master/docs/runprofileserver.rst

只需这样做，就可以了：

$ mkdir /tmp/my-profile-data
$ ./manage.py runprofileserver --kcachegrind --prof-path=/tmp/my-profile-data

要分析数据访问(这通常是瓶颈所在)，请查看django-live-profiler。与Django Debug Toolbar不同，它同时收集所有请求的数据，您可以在生产中运行它，而不会产生太多的性能开销，也不会暴露您的应用程序内部。

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无耻的插头在这里，但我最近为此目的制作了https://github.com/django-silk/silk。它有点类似于django工具栏，但具有历史记录、代码分析和对一切的更细粒度控制。