(PDF) Como medir a sua aplicação - Python Brasil 8

Mauro Baraldi - Python Brasil 2012

Como medir a sua aplicação

Introdução à conceitos de profiling, debug e tracing

Quem sou eu?

http://www.66batman.com/cgi-bin/yabb2/YaBB.pl?num=1296085129

Mauro Navarro Baraldi

Desenvolvedor

Mais

Programando em Python desde 2001

Pai da Maria Eduarda,

do João Fernando

e marido da Camila

Tópicos - Conceitos - Por que monitorar uma aplicação - Debugging - Profiling - Tracing - Memory Profiling - Holly Grail - Dúvidas?

Conceitos- Debug: Metodo de Investigação do sistema (em execução) em busca do problema/erro.

- Profiling: Análise dinâmica de um sistema para medir recursos usado por ele no sistema.

- Tracing: Processo de gravar o comportamento de runtime do sistema para análise (debug/profiling)

Porque monitorar uma aplicação - Aprendizado

- Bugs

- Segurança

- Desempenho

Premature optimization is the root of all evil.

Tony Hoare

http://www.turing100.manchester.ac.uk/index.php/speakers/invited-list/11-speakers/39

Debugginghttp://static.ddmcdn.com/gif/myths-everyday-science-1.jpg

http://static.ddmcdn.com/gif/myths-everyday-science-1.jpg

pdbBiblioteca da padrão para debugging de código

Prós: - fácil - simples - nativa

Contras: - IMHO nenhum!

debug_app.py#!/usr/bin/env python

from pdb import set_trace

def debug_me(value): set_trace() # Aqui ativa-se o debug

if value > 0: print 'positivo' elif value < 0: print 'negativo' else: print 'zero'

if __name__ == '__main__': debug_me(0)

resultado do pdbmauro@r2d2:~/projetos/pythonbrasil8$ python pdb_app.py > /home/mauro/projetos/pythonbrasil8/pdb_app.py(9)debug_me()-> if value > 0:(Pdb) n> /home/mauro/projetos/pythonbrasil8/pdb_app.py(11)debug_me()-> elif value < 0:(Pdb) n> /home/mauro/projetos/pythonbrasil8/pdb_app.py(14)debug_me()-> return 'zero'(Pdb) n--Return--> /home/mauro/projetos/pythonbrasil8/pdb_app.py(14)debug_me()->'zero'-> return 'zero'(Pdb) n--Return--> /home/mauro/projetos/pythonbrasil8/pdb_app.py(17)<module>()->None-> debug_me(0)(Pdb) n

Profiling

http://www.guardian.co.uk/books/booksblog/2012/oct/30/scary-stories-halloween-francis-marion-crawford

Standard Library

http://aidsource.ning.com/page/resource-library

cProfileBiblioteca padrão para profiling

Prós: - standard lib - baixo impacto na execução. - usa extensão em C Contras: - só funciona com metodos - não há suporte para gráficos (nativo)

profile_app.py#!/usr/bin/env python

def profile_me(limit):

counter = 0

while counter <= limit: counter = counter + 1

if __name__ == '__main__': profile_me(10)

resultado do profilemauro@r2d2:~/projetos/pythonbrasil8$ python -m cProfile profile_app.py 1 function calls in 0.000 seconds

Ordered by: standard name

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}

8 function calls in 0.001 seconds

Ordered by: standard name

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.000 0.000 0.001 0.001 cProfile.py:132(run) 1 0.000 0.000 0.001 0.001 cProfile.py:137(runctx) 1 0.000 0.000 0.001 0.001 cProfile.py:14(run) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 cProfile.py:5(<module>) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 cProfile.py:66(Profile) 1 0.000 0.000 0.001 0.001 profile_app.py:3(<module>) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 profile_app.py:5(profile_me) 1 0.001 0.001 0.001 0.001 {method 'enable' of '_lsprof.Profiler' objects

resultado do profile - legendancalls: numero de chamados

tottime: tempo total gasto na função dada (excluindo o tempo feito nas chamadas para sub-funções)

percall: tottime/ncalls

cumtime: tempo total gasto nesta e todas as subrotinas

percall: cumtime/ncalls

filename:lineno(function): dados respectivos de cada função

profileOutra biblioteca inspirada na cProfile (Pure Python)

Prós: - standard lib Contras: - os mesmo da cProfile - impacto significante na execução.

Usada para extender as funcionalidades do profiler default (cProfile).

hotshotBiblioteca para profiling em alto desempenho

Prós: - standard lib - baixo impacto na execução, cProfile.

Contras: - mais lento na geração dos dados - não funciona bem com threads - será descontinuado em breve.

Bibliotecas e Aplicações Externas

line_profilerProfiling linha a linha

Prós: - simples e fácil - usa a cProfile - visão detalhada da execução do código.

Contras: - desempenho inferior ao cProfile - resultado resumido

resultado do line_profilermauro@r2d2:~/projetos/pythonbrasil8$ kernprof.py -l line_profile_app.pyWrote profile results to line_profile_app.py.lprof

mauro@r2d2:~/projetos/pythonbrasil8$ python -m line_profiler line_profile_app.py.lprof Timer unit: 1e-06 s

File: line_profile_app.pyFunction: profile_me at line 3Total time: 1e-05 s

Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents============================================================== 3 @profile 4 def profile_me(limit): 5 6 1 1 1.0 10.0 counter = 0 7 8 12 5 0.4 50.0 while counter <= limit: 9 11 4 0.4 40.0 counter = counter + 1

Análisehttp://blog.hubspot.com/blog/tabid/6307/bid/31619/How-to-Conduct-Competitive-Analysis-to-Step-Up-Your-Content-Strategy.aspx

http://blog.hubspot.com/blog/tabid/6307/bid/31619/How-to-Conduct-Competitive-Analysis-to-Step-Up-Your-Content-Strategy.aspx

RunSnakeRunAnalise de dados gerados a partir do profiler.

http://mg.pov.lt/run-snake-run.png

$ python -m cProfile -o snake.data runsnakerun_app.py

runsnakerun_app.py

gerando os dados de análise

#!/usr/bin/env python

def print_function(data): print data

def char2ord(char): return ord(char)

def profile_me(word):

for char in word: num = char2ord(char) print_function('Ordinal from %s is %i' % (char, num))

if __name__ == '__main__': profile_me("Python Brasil 8")

visualização da análise

http://cavemanreflections.blogspot.com.br/p/follow-yellow-brick-road.html

Tracing

http://cavemanreflections.blogspot.com.br/p/follow-yellow-brick-road.html

traceBiblioteca da padrão para tracing de código

Prós: - fácil - simples - nativa

Contras: - IMHO nenhum!

trace_app.py#!/usr/bin/env python

def trace_me(value):

if value > 0: return 'positivo' elif value < 0: return 'negativo' else: return 'zero'

if __name__ == '__main__': trace_me(0)

resultado do line_profiler$ python -m trace --trace trace_app.py --- modulename: trace_app, funcname: <module>trace_app.py(3): def trace_me(value):trace_app.py(12): if __name__ == '__main__':trace_app.py(13): trace_me(0) --- modulename: trace_app, funcname: trace_metrace_app.py(5): if value > 0:trace_app.py(7): elif value < 0:trace_app.py(10): return 'zero' --- modulename: trace, funcname: _unsettracetrace.py(80): sys.settrace(None)

disptraceTracing de código exportando a saida para HTML

Prós: - exporta em um formato visual

Contras: - roda dentro de um contexto da app

disptrace_app.pyimport disptrace

def browse_disptrace(dt): import tempfile, webbrowser, urllib, os

html = dt.render() tempfiledes, temppath = tempfile.mkstemp(suffix='.html') tempfile = os.fdopen(tempfiledes, "w") tempfile.write(html) tempfile.close() tempurl = "file://{}".format(urllib.pathname2url(temppath)) webbrowser.get(None).open_new(tempurl)

def if_test(a, b, c): if a > 10: print "this" elif b > 10: print "that" else: print "result is", b*c

t = disptrace.DispTrace()t.runfunc(if_test, 1, 2, 3)browse_disptrace(t)

visualização da análise

http://spectrum.ieee.org/semiconductors/memory/the-quest-for-a-universal-memory

Memory Profiling

http://spectrum.ieee.org/semiconductors/memory/the-quest-for-a-universal-memory

memory profilerProfiling de memoria

Prós: - facil - simples - integração com pdb

Contras: - Não encontrei

memory_profiler_app.py@profiledef potencia(expoente): for i in range(expoente): print '2^%i = %i' % (i, pow(2,i))

if __name__ == '__main__': potencia(10)

resultado do memory_profiler$ python -m memory_profiler memory_profile_app.pyFilename: memory_profile_app.py

Line # Mem usage Increment Line Contents================================================ 3 @profile 4 9.00 MB 0.00 MB def potencia(expoente): 5 9.00 MB 0.00 MB for i in range(expoente): 6 print '2^%i = %i' % (i, pow(2,i))

http://janeaustenfilmclub.blogspot.com.br/2011/06/monty-python-and-holy-grail.html

All together

http://janeaustenfilmclub.blogspot.com.br/2011/06/monty-python-and-holy-grail.html

http://www.shopping.com/Toy-Vault-Monty-Python-s-Holy-Grail-Plush/info

Holly Grail

http://www.shopping.com/Toy-Vault-Monty-Python-s-Holy-Grail-Plush/info

psutilsbiblioteca de monitoramento de recursos do sistema

Prós: - multi-plataforma - fácil - resultados em estruturas de dados Python - monitora: - cpu/processos - memoria/discos, - rede - usuarios

ReferenciasMódulos e aplicaçõespdb: http://docs.python.org/2/library/pdb.html

cProfile: http://docs.python.org/2/library/profile.html

line_profiler: http://packages.python.org/line_profiler/

RunSnakeRun: http://www.vrplumber.com/programming/runsnakerun/