weixin_ry5219775
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line_profile逐行代码分析

使用line_profiler查看api接口函数每行代码执行时间

项目情景描述：

　　在restful架构风格的项目交付测试的过程中，某接口出现 请求超时导致的http 502 Bad Gateway，于是开始排查具体是接口函数中的哪行代码或函数 响应时间过长导致的502错误。

刚开始的解决方法：

　　土鳖式的导入 time模块进行时间计算，从而查出具体响应时间过长的位置

　　如下：

复制代码 
 1 import time import time
 2 from flask import Flask
 3 app = Flask(__name__)
 4 
 5 app.route('/line_test')
 6 def line_test():
 7     #土鳖方法
 8     first_time=time()
 9     for item in range(5):
10         time.sleep(1)
11     #土鳖方法
12     print time()-first_time
13     for item in xrange(5):
14         time.sleep(0.5)
15     #土鳖方法
16     print time()-first_time
复制代码

　　方法缺点：需要大量时间编写 关于 time()的代码，最后还要删除这些代码，浪费时间

现在的解决方法：

　　使用python的 line_profiler 模块，此模块是用来测试 函数 每行代码的响应时间等情况。

　　具体思路：将 line_profiler相关函数封装在装饰器 中 进行使用，这样 在接口请求时，则会执行此装饰器并打印出结果。

　　windows安装方法：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#line_profiler  

　　代码如下：

复制代码 
 1 #coding:utf8
 2 from flask import Flask, jsonify
 3 import time
 4 from functools import wraps
 5 from line_profiler import LineProfiler
 6 
 7 #查询接口中每行代码执行的时间
 8 def func_line_time(f):
 9     @wraps(f)
10     def decorator(*args, **kwargs):
11         func_return = f(*args, **kwargs)
12         lp = LineProfiler()
13         lp_wrap = lp(f)
14         lp_wrap(*args, **kwargs) 
15         lp.print_stats() 
16         return func_return 
17     return decorator 
18
19 
20 app = Flask(__name__) 
21 
22 @app.route('/line_test') 
23 @func_line_time 
24 def line_test(): 
25     for item in range(5): 
26         time.sleep(1) 
27     for item in xrange(5): 
28         time.sleep(0.5) 
29     return jsonify({'code':200}) 
30 
31 if __name__=='__main__': 
32 app.run()
复制代码

 

　　当浏览器请求接口时得到的结果如下：

　　

复制代码 
 * Running on http://127.0.0.1:5000/
Timer unit: 1e-06 s

Total time: 7.50827 s
File: /home/rgc/baidu_eye/carrier/test/flask_line_profiler_test.py
Function: line_test at line 22

Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents

22                                           @app.route('/line_test')
23                                           @func_line_time
24                                           def line_test():
25         6         33.0      5.5      0.0      for item in range(5):
26         5    5005225.0 1001045.0     66.7          time.sleep(1)
27         6         31.0      5.2      0.0      for item in xrange(5):
28         5    2502696.0 500539.2     33.3          time.sleep(0.5)
29         1        282.0    282.0      0.0      return jsonify({'code':200})

127.0.0.1 - - [05/Mar/2018 15:58:21] “GET /line_test HTTP/1.1” 200 -

复制代码

 

返回结果中 具体 含义：

 Total Time：测试代码的总运行时间 

Line:代码行号
Hits：表示每行代码运行的次数  
Time：每行代码运行的总时间  
Per Hits：每行代码运行一次的时间  
% Time：每行代码运行时间的百分比

 

 从 中便可看到 具体 26行代码执行时间最长。

方法优点：只需要添加一个装饰器，再接口函数前引用即可，删除也容易，且 装饰器可以重复使用，节省大量时间。

 

其他关于line_profiler的使用方法：

在脚本中使用此方法：

复制代码 
 1 #coding:utf8
 2 import cgi
 3 import time
 4 from line_profiler import LineProfiler
 5 
 6 def test2():
 7     print 'hello!test2()'
 8 
 9 def test1():
10     html='''

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