首页 > 解决方案 > 跟踪函数调用记录时间

问题描述

不确定这在 Python 中是否可行,但我正在尝试分析一个大函数并指出它的哪些部分正在处理/I/O 很慢。我试图写几个装饰器函数;一个顶级函数来包装被分析的函数。如果超出顶级装饰器的阈值,一些嵌套函数的装饰器会报告它们的时间。不过,我不确定如何在装饰器之间共享此上下文。

顶级装饰器

def time_stack(name, threshold=60000):
    def wrapper(f):
        def wrapped(*args, **kwargs):
            start = time_millis()
            f(*args, **kwargs)
            end = time_millis()
            if end - start > threshold:
                # Log out frame timings here
        return wrapped
    return wrapper

对于嵌套函数

def time_frame(name):
    def wrapper(f):
        def wrapped(*args, **kwargs):
            start = time_millis()
            f(*args, **kwargs)
            end = time_millis()
            t = end - start
            # Somehow remember this value for the outer time_stack to use if needed
        return wrapped
    return wrapper

例子

@time_frame(name="do_some_io")
def do_some_io(string):
    # do some io

@time_frame(name="do_a_transform")
def do_a_transform(result):
    # do some transforming

@time_frame(name="do_some_caching")
def do_some_caching(stuff):
    # do some caching

@time_stack(name="search", threshold=100000):
def search(string):
    result = do_some_io(string)
    transformed = do_a_transform(result)
    return do_some_caching(transformed)

在这里,如果搜索的执行时间超过 100000 毫秒,它会打印出类似

search took 123456ms
    do_some_io: 23000ms
    do_a_transform: 13678ms
    do_some_caching: 86778ms

我虽然关于通过 kwargs 向下传递一个对象以跟踪时间,但是调用堆栈中的所有函数都必须在其签名中包含 **kwargs,如果有一种方法可以实现这一点而不必这样做会更好。

标签: pythondecoratorpython-decorators

解决方案


您可以定义一个全局堆栈来保存每个 time_frame 的数据。它将在调用函数之前在 time_stack 上设置,并在函数结束时重置。如果时间已超过阈值,您可以使用其数据。但是,应该只有一个 time_stack。对于多个 time_stack 函数,应该有一个包含堆栈的堆栈。这个想法的草图是这样的:

PROFILE_STACK = []
STACK_IS_SET = False
def time_stack(name, threshold=60000):
    def wrapper(f):
        def wrapped(*args, **kwargs):
            PROFILE_IS_SET = True
            start = time_millis()
            f(*args, **kwargs)
            end = time_millis()
            if end - start > threshold:
                # use PROFILE_STACK
            PROFILE_STACK.clear()
            STACK_IS_SET = False
        return wrapped
    return wrapper

def time_frame(name):
    def wrapper(f):
        def wrapped(*args, **kwargs):
            start = time_millis()
            f(*args, **kwargs)
            end = time_millis()
            t = end - start
            if STACK_IS_SET:
                PROFILE_STACK.append("SOMETHING")
            # Somehow remember this value for the outer time_stack to use if needed
        return wrapped
    return wrapper

推荐阅读