py-spy是Python程序的采样分析器。 它使你可以直观地看到Python程序花费的时间，而无需重新启动程序或以任何方式修改代码。 py-spy的开销非常低：为了提高速度，它是用Rust编写的，并且它与被分析的Python程序不在同一进程中运行。 这意味着py-spy可以安全地用于生产环境的Python代码。

py-spy 的工作原理：在Linux上使用process_vm_readv系统调用，在OSX上使用vm_read，在Windows上使用ReadProcessMemory来直接读取Python程序的内存。

下面就来看看怎么把 py-spy 用起来。
环境：Ubuntu 16.04 LTS，Python 3.6.9

安装 py-spy
最简单的方法是用 pip 安装：

pip install py-spy

但对我来说，我是在Anaconda环境下使用Python，所以我不想这样干。Anaconda cloud上面没有Linux版的 py-spy，于是我最省力的办法，就是用Rust的包管理工具 Cargo 来安装 py-spy 了。
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首先安装Rust：

curl https://sh.rustup.rs -sSf | bash

这样 Rust 就被安装到了当前用户的 .cargo 目录下。
再修改 .bashrc，把Cargo添加到PATH中：

export RUST_HOME=/home/codelast/.cargo
export PATH=$RUST_HOME/bin:$PATH

现在事情就变得无比简单了，安装 py-spy：

cargo install py-spy

如果执行这个命令出错，提示：

error: linking with `cc` failed: exit code: 1

  |

  (...中间省略...)

  = note: /usr/bin/ld: cannot find -lunwind

          /usr/bin/ld: cannot find -lunwind-ptrace

          /usr/bin/ld: cannot find -lunwind-x86_64

          collect2: error: ld returned 1 exit status

          

 

error: aborting due to previous error

 

error: failed to compile `py-spy v0.3.0`, intermediate artifacts can be found at `/tmp/cargo-installZWBhFq`

 

Caused by:

  could not compile `py-spy`.

sudo apt install libunwind-dev

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 使用 py-spy
首先启动一个Python程序，用 ps -ef 找到它的 pid，然后就可以用 py-spy 来“监控”它了：

py-spy top --pid 1780

Permission Denied: Try running again with elevated permissions by going 'sudo env "PATH=$PATH" !!'

sudo env "PATH=$PATH" !!

注意：那两个感叹号也是命令的一部分，不要觉得奇怪。
现在你会看到类似于 Linux top 命令的输出：

你可以从中找到每个函数的执行时间。
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或者你想要酷炫一点的结果，可以生成火焰图：

py-spy record -o profile.svg --pid 1780

这里也会像上面一样提示没权限，同理，按提示执行上面同样的 sudo 命令，再等待一定的时间之后 Ctrl+C 中断掉，就会生成一张图片 profile.svg：

图片从上到下，标识了函数调用栈，X轴则表示函数的执行时间长短（颜色深浅不代表任何问题），越长的，表明该函数执行时间越长，这对性能分析很有用。
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而且更酷的是，如果你把生成的 svg 图片拉到一个浏览器窗口里查看，会发现它是“可点击”的，如果你把鼠标悬停在图片上，就会看到像上图一样的 tip 提示，在左下角还会显示出有当前鼠标指向的这个函数的统计信息，如果你不是悬停，而是点击这个函数所在的矩形区域，则会放大这个函数其下的区域，像极了一个可以导航的网页：

在放大状态下，点击左上角的“Reset Zoom”就可以回到初始的未缩放状态。是不是很爽！

py-spy 还有更多强大功能，请到其主页去进一步探索。
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