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文 | EarlGrey
Pyflame 是 Uber 官方开源的 Python 性能分析工具，可以用来生成火焰图。相较于内置的 profile 或 cProfile 模块，Pyflame 的开销更小，性能表现更好，而且可展示更多的性能数据。还有一个优点，就是不用修改你的Python代码，直接用命令行对当前的 Python 进程进行 profile。
火焰图是一款性能调优工具，可以清晰的看出程序运行瓶颈在哪里。
安装 Pyflame
以 Ubuntu 系统为例，参照如下命令即可安装 Pyflame：
第一步：安装系统依赖
<code># Install build dependencies on Debian or Ubuntu./<code>
<code>sudo apt-getinstall autoconf automake autotools-dev g++ pkg-config python-dev python3-dev libtool make/<code>
第二步：编译
<code>git clone https://github.com/uber/pyflame.git/<code>
<code>cd pyflame/<code>
<code>./autogen.sh/<code>
<code>./configure/<code>
<code>make/<code>
安装好后可执行文件在 ./src/pyflame 中。
如果不想手动编译安装，可以选择网友预先构建的安装包：
<code>sudo apt-add-repository ppa:trevorjay/pyflame/<code>
<code>sudo apt-getupdate/<code>
<code>sudo apt-getinstall pyflame/<code>
如果你使用的是 conda ，那么可以直接通过如下命令安装：
<code>conda install -c eklitzke pyflame/<code>
使用 Pyflame
Pyflame 提供了两种使用方式，一种是直接依附到（attach to）正在执行的进程，另一种则是追踪某个命令从头到尾的执行情况。
需要注意的是，Pyflame 无法直接生成火焰图，而是输出符合另一个专门工具 flamegraph 要求的数据。因此我们还要补充一个步骤：
<code>git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git/<code>
<code>cd FlameGraph/<code>
依附到正在执行的进程
假设我们要分析 uwsgi 进程，首先确认进程的 pid：
查看要调试的进行ID：
<code>ps aux|grep uwsgi/<code>
<code>root 30130.00.725892426556? S 7月200:26 uwsgi /var/www/v7/uwsgi.ini/<code>
<code>root 30182.22.3788673286448? Sl7月20194:37 uwsgi /var/www/v7/uwsgi.ini/<code>
<code>root 30192.92.3702777285000? Sl7月20258:56 uwsgi/<code>
然后执行命令：
<code># 生成进程 3013 的火焰图；默认 $PATH 路径中包含有 flamegraph.pl/<code>
<code>pyflame -p 3013| flamegraph.pl > myprofile.svg/<code>
追踪命令的执行情况
我们也可以用 Pyflame 追踪某个命令从开始到结束的完整执行情况。例如追踪某个测试或者批量任务的运行情况。只需要在 pyflame 命令的最后，添加 <code>-t/<code>旗标即可实现，<code>-t/<code>后面的均被视为要运行的命令：
<code>pyflame -t py.test tests//<code>
结语
Pyflame 生成的火焰图可以用 Chrome打开，能进行缩放和选择操作。综合上面的介绍，可以看出 Pyflame 的优势还是尤其明显的，性能更强，不用修改 Python 代码即可使用。
目前，Pyflame 在 Github 上有 2.6k 的标星。
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