该包可以了解代码是如何转换为字节码的， dis 表示 disassemble 反汇编
專 欄 ❈Pytlab，Python中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 blog：http://ipytlab.com github：https://github.com/PytLab ❈— 前言 We should forget about small efficiencies,
性能测试工具有gperf、gperftools、oprofile、intel vtune amplifier 等。Gperf是GNU自带工具，可以通过编译的时候加-pg加载进去，缺点是不能测试动态库。Oprofile是免费工具，一般Linux系统自带，嵌入到内核中，缺点是不能再虚拟机上运行。Gperftools是Google出的工具，主要提供高性能内存管理，性能测试只是4个主要功能中的一个，缺点是需要再链接的加入gperftools的库。intel vtune amplifier是商用软件，站在一个正规软件公司的角度，在没有购买到授权前，暂不考虑使用。几个工具实现的原理可以参考https://www.cnblogs.com/likwo/archive/2012/12/20/2826988.html。
pprof是GoLang程序性能分析工具，prof是profile（画像）的缩写 .通过pprof,我们可以得到程序执行的以下数据:
1、下载PHP的XDebug扩展，网址：http://xdebug.org/ # wget http://pecl.php.net/get/xdebug-2.1.2.tgz # tar -xzf xdebug-2.1.2.tgz # xdebug-2.1.2 # cd xdebug-2.1.2 # /usr/local/php/bin/phpize # ./configure --enable-xdebug --with-php-config=/usr/local/php/bin/php-config # make && make install
profiling这词比较难翻译,有译成画像,我将其译为资料收集、剖析研究, 用于对程序指标或特征的分析，很多软件中都内置或有第三方的profiling工具，如Linux(比较知名的如Perf)，MySQL，JAVA，Go等。
在《内存、性能问题分析的利器——valgraind》一文中我们简单介绍了下valgrind工具集，本文将使用callgrind工具进行动态执行流程分析和性能瓶颈分析。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
在《内存、性能问题分析的利器——valgrind》一文中我们简单介绍了下valgrind工具集，本文将使用callgrind工具进行动态执行流程分析和性能瓶颈分析。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
常用命令包括:clone pull push commit checkout branch tag log 等
在《内存问题分析的利器——valgraind的memcheck》一文中，我们介绍了如何使用valgrind分析各种内存问题。valgrind是基于模拟器的技术实现，而本文介绍的gperftools则是通过在用户代码中嵌入检测代码实现的。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
不论是在 WSL、Linux 还是 macOS 上，强大的 zsh 一直是我的不二法宝，而 oh my zsh 自然成了最趁手的瑞士军刀，我自己还编写了数个 oh my zsh 插件和主题。直到有一天我突然发现：见鬼，为什么开个 iTerm2 的 Tab 要等上好几秒钟？
代码地址：https://github.com/apatrascu/hunting-python-performance
选自pythonfiles 机器之心编译 参与：Panda 前段时间，Python Files 博客发布了几篇主题为「Hunting Performance in Python Code」的系列文章，对提升 Python 代码的性能的方法进行了介绍。在其中的每一篇文章中，作者都会介绍几种可用于 Python 代码的工具和分析器，以及它们可以如何帮助你更好地在前端（Python 脚本）和/或后端（Python 解释器）中找到瓶颈。机器之心对这个系列文章进行了整理编辑，将其融合成了这一篇深度长文。本文的相关代码
ps -o vsz,rss,tsiz,dsiz,majflt,minflt,pmem,command
下载xdebug:http://www.xdebug.org/download.php这个版本：ht网络
在《动态执行流程分析和性能瓶颈分析的利器——valgraind的callgrind》中，我们领略了valgrind对流程和性能瓶颈分析的强大能力。本文将介绍拥有相似能力的gperftools的Cpu Profiler。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
在本练习中，你将学习使用多种工具来分析你创建的数据结构和算法的性能。为了使这个介绍专注并且简洁，我们将查看练习 16 中的sorted.py算法的性能，然后在视频中，我会分析我们迄今为止所做的所有数据结构的性能。
在项目开发中，经常会遇到程序启动时间过长、CPU使用率过高等问题，这个时候需要依靠性能分析工具来定位性能的消耗点。
内存泄漏是指在计算机程序中，由于程序未能正确释放已经申请的内存空间，导致系统的可用内存持续减少，最终可能导致程序性能下降甚至崩溃的问题。
toml_edit是一个保留格式（在修改用户的Cargo.toml时，能保留格式）的TOML crate，允许用户修改.toml文件。
注意: 前置声明会阻碍内联和优化，建议在发布版本中使用链接时优化或链接时代码生成。
XHProf 是一个分层PHP性能分析工具。它报告函数级别的请求次数和各种指标，包括阻塞时间，CPU时间和内存使用情况。一个函数的开销，可细分成调用者和被调用者的开销，XHProf数据收集阶段，它记录调用次数的追踪和包容性的指标弧在动态callgraph的一个程序。它独有的数据计算的报告/后处理阶段。
如果一个方法能被静态，那就声明它为静态的，速度可提高1/4，甚至我测试的时候，这个提高了近三倍。 当然了，这个测试方法需要在十万级以上次执行，效果才明显。 其实静态方法和非静态方法的效率主要区别在内存：静态方法在程序开始时生成内存,实例方法在程序运行中生成内存，所以静态方法可以直接调用,实例方法要先成生实例,通过实例调用方法，静态速度很快，但是多了会占内存。 任何语言都是对内存和磁盘的操作,至于是否面向对象,只是软件层的问题,底层都是一样的,只是实现方法不同。静态内存是连续的,因为是在程序开始时就生成了,而实例申请的是离散的空间,所以当然没有静态方法快。 静态方法始终调用同一块内存，其缺点就是不能自动进行销毁，而是实例化可以销毁。
如果一个方法能被静态，那就声明它为静态的，速度可提高1/4，甚至我测试的时候，这个提高了近三倍。
xdebug是一个开源的php调试器，以php模块的形式加载并被使用。可以用来跟踪，调试和分析PHPPHP
内存泄漏（memory leak），指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况。
如果需要更多过滤html输入方式，可以使用html Purifier库，缺点：速度慢，而且可能难以配置 ==不要使用正则表达式过滤html，正则表达式很复杂吗，可能导致html无效且出错的几率高==
httpstat是一个基于命令行的工具，用于在终端中展示HTTP请求的详细统计信息。它以可视化和易读的方式显示了HTTP请求的各个阶段的性能数据，如DNS解析、TCP连接、TLS握手、发送请求、服务器处理、接收响应等。
在没有应用性能管理工具（APM，即application performance management ）的时候，当我们需要对应用优化，我们就需要不断的调试、阅读源码才能找到问题。如果这是一个多人协作的项目，对项目进行优化的难度，也会随着代码量的升高而不断加大。而了解应用性能瓶颈的最好方法就是：查看程序中运行时间最长的部分。在这时，我们就可以考虑使用性能管理工具来分析应用的性能。 这些性能管理工具运行在应用低一层的底层——语言层面，在应用运行的时候，他们的探针就会开始运行，并不断地收集应用的数据。这些数
我们晓得一旦站点慢下来之后有很多原因，假如站点是LNMP结构，我们可以从Nginx，PHP，Mysql三部分去找原因（当然排除负载和外部设备问题），在PHP这块我们有个慢日志，终究可视化度没有那么高，如何快速追踪到瓶颈呢？ xhprof是facebook开源出来的一个php轻量级的性能分析工具，跟Xdebug类似，但性能开销更低，还可以用在生产环境中，也可以由程序开 关来控制是否进行profile。 Graphviz由一种被称为DOT语言的图形描述语言，可以根据提供的节点以及线生成图形。 xhprof 是可
下表的这些工具有些是属于BCC或者bpftrace，或为这本书创建的。一些工具同时出现在BCC和bpftrace中。下表出了本节介绍的工具的来源(BT是bpftrace的缩写。)
在本文中，我们将介绍Firefox Web开发工具(“DevTools”)——一组工具，旨在帮助开发人员检查、调试、配置和优化网站和Web应用程序的性能。我们将特别关注与性能相关的工具，但是我们还将了解如何开始使用DevTools，并了解一些有用的配置。
这篇文章将介绍CountDownLatch这个同步工具类的基本信息以及通过案例来介绍如何使用这个工具。
在上一节基准测试中我们研究了对单个函数进行基准测试，这个的使用场景是在你已经提前知道瓶颈在哪里时很有用。
代码风格，是一个与人相关、与机器无关的问题。 代码风格的好坏，不影响编译器的工作，但是影响团队协同，影响代码的复用、演进以及缺陷修复。
最近解决了我们项目中的一个内存泄露问题，事实再次证明pprof是一个好工具，但掌握好工具的正确用法，才能发挥好工具的威力，不然就算你手里有屠龙刀，也成不了天下第一，本文就是带你用pprof定位内存泄露问题。
提起dotTrace不用多说，是个很经典的性能分析工具，可以分析windows form和asp.net 的application，它能够快速分析、过滤、函数查找（快速定位function，并且导航）和查看源码等等，具体的软件使用操作这里就不进行介绍了，感兴趣的朋友可以网上查操作手册或使用说明。
在 Web 开发中，随着需求的增加与代码库的扩张，我们最终发布的 Web 页面也逐渐膨胀。不过这种膨胀远不止意味着占据更多的传输带宽，其还意味着用户浏览网页时可能更差劲的性能体验。浏览器在下载完某个页面依赖的脚本之后，其还需要经过语法分析、解释与运行这些步骤。而本文则会深入分析浏览器对于 JavaScript 的这些处理流程，挖掘出那些影响你应用启动时间的罪魁祸首，并且根据我个人的经验提出相对应的解决方案。回顾过去，我们还没有专门地考虑过如何去优化 JavaScript 解析/编译这些步骤；我们预想中的是解析器在发现 <script>标签后会瞬时完成解析操作，不过这很明显是痴人说梦。下图是对于 V8 引擎工作原理的概述：
今天我们一起来学习下如何用GO 编写一个高并发端口扫描工具，本教学文章持续连载，后面会接连着实现主机发现，漏洞探测，远程执行，暴力破解等等的教学，有兴趣的师傅可关注公众号回复加群一起讨论~
不同于pprof的采样分析检测，执行跟踪器是基于运行时环境，且能够知道 Go 程序在特定的时刻正在做什么。但是原理是什么呢？
CPU time 指的是计算机处理器在执行一个特定程序时花费的时间，也就是程序在处理器上实际运行的时间。
虽然许多人对Rust编程语言的神奇之处赞不绝口，但一个持续存在的抱怨仍然层出不穷：编译Rust程序需要很长时间。
XDebug是一个开放源代码的PHP程序调试器(即一个Debug工具)，可以用来跟踪，调试和分析PHP程序的运行状况。是一个C语言扩展包(Windows下扩展名为.dll)。 XDebug 下载地址： http://xdebug.org/download.php WinCacheGrind 下载地址： http://sourceforge.net/projects/wincachegrind/ 1. 下载 以Windows环境下php5.2为例。去官方下载合适的XDebug版本，看下图，应该在前两个链接选择一个下载，这要取决于你的PHP5.2是否为非线程安全还是线程安全版，我这里是后者，因此选择红框标定的链接下载 下载后是一个dll文件，建议修改为更友好的文件名：php_xdebug.dll. 2. 配置 复制php_xdebug.dll到$php_installed_dir/ext目录下，修改php.ini,可以先设置如下选项：
调试是从软件中查找和删除错误的行为。 分析是指构建程序的概要文件，以便收集有关内存使用或时间复杂度的信息。 分析和调试是开发人员生活中必不可少的活动。 对于复杂的软件尤其如此。 好消息是，许多工具可以为您提供帮助。 我们将回顾 NumPy 用户中流行的技术。
今天我们继续麻省理工missing smester，消失的学期的学习。这一次我们继续上一节课的内容，来看看性能分析的部分。
最近从公司SOP项目转到Data Analysis「DA」项目，开始从事Mean堆栈的开发，一些新的坑也要从头踩起。昨天就遇到了一个深坑，特此记录下来。
前言 哈啰，又见面啦 大家在编写启发式算法程序解决NP难问题时 有没有觉得会很耗时间呀 今天小编给大家介绍 两个可以解决各类VRP问题的工具（即VRP求解器） 一起来看看吧 1 求解器介绍 1.1 Jsprit 1.1.1 Jsprit简介 Jsprit 是一个基于 java 的开源工具包，用于解决旅行商问题 (Traveling Salesman Problem,简称TSP) 和多种车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, 简称VRP）。Jsprit是轻量级、灵活且易于使用的V
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