Курс Python → Мониторинг работы программы Py-spy
Py-spy — это инструмент, который предназначен для мониторинга работы программы на Python. Он позволяет отслеживать, как программа выполняет различные задачи, сколько времени и ресурсов она на это тратит. Py-spy начинает с обращения к системе компьютера, чтобы получить информацию о работе программы, а затем сохраняет и выводит эту информацию для анализа. Это позволяет разработчикам получить представление о том, как их программа работает в реальном времени.
Одним из ключевых преимуществ py-spy является то, что для его использования не требуется перезагрузка или модификация работающей программы. Этот инструмент обеспечивает возможность получать информацию о выполнении программы без необходимости вмешательства в ее исходный код. Это особенно полезно в случаях, когда невозможно или нежелательно переписывать код, например, при поиске и устранении ошибок.
Py-spy предоставляет удобный способ отслеживать работу программы и выявлять потенциальные проблемы. Он может использоваться для поиска багов, оптимизации производительности и идентификации узких мест в коде. Благодаря этому инструменту разработчики могут быстрее и эффективнее улучшать качество своего программного обеспечения.
Пример использования py-spy:
import time
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
if __name__ == "__main__":
start_time = time.time()
result = fibonacci(30)
end_time = time.time()
print("Result:", result)
print("Execution time:", end_time - start_time)
В данном примере мы используем py-spy для отслеживания времени выполнения функции вычисления чисел Фибоначчи. После запуска программы с использованием py-spy мы можем получить информацию о том, сколько времени занимает выполнение этой функции и оптимизировать ее при необходимости.
Другие уроки курса "Python"
- Работа с PosixPath() в Python
- Кортежи в Python: особенности и преимущества
- Создание уникального проекта
- Основы работы с os
- Цикл for в Python
- Дефолтные параметры в Python
- Списки в Python
- Ветвление выражения в Python
- Функция enumerate в Python
- Приближение чисел в Python
- Передача неизвестных аргументов в Python.
- Оптимизация памяти в Python
- Функции высшего порядка в Python
- Наиболее частотные элементы с помощью Counter
- Многострочные комментарии в Python
- Генерация фальшивых данных с Faker
- Поиск кода
- Обновление данных через PUT запрос
- Работа с аргументами командной строки в Python
- Блок else в обработке исключений
- Скрытие вывода данных
- Сортировка HTML по CSS-селектору
- Разделение строк в Python
- Измерение времени выполнения кода
- Изучение объектов с помощью dir()
- Обработка исключений в Python
- Анонимные функции в Python
- SciPy: широкий функционал для математических операций
- Многострочные комментарии в Python
- OrderedDict — упорядоченный словарь
- Измерение времени выполнения с помощью time
- Python reversed() функция
- Работа с каталогами в Python
- Манипуляция формой массива в Numpy
- Изменение логики работы с временем
- Преобразование чисел в Python
- Работа с CSV файлами
- Рекурсия для обращения строки
- Подсказки при вводе данных в Python
- Возведение в квадрат с помощью itertools
- Создание циклической ссылки
- Аннотации типов в Python
- Работа с геоданными с помощью geopy
- Экспорт данных с помощью writefile
- Метод get для словарей
- Форматирование строк в Python
- Подписка на @SelectelNews
- Создание пар из последовательностей
