Nota
¡Ayúdanos a traducir la documentación oficial de Python al Español! Puedes encontrar más información en Como contribuir. Ayuda a acercar Python a más personas de habla hispana.
Soporte de Python para el perfilador perf
de Linux¶
- autor:
Pablo Galindo
El perfilador perf de Linux es una herramienta muy poderosa que le permite crear perfiles y obtener información sobre el rendimiento de su aplicación. perf
también tiene un ecosistema muy vibrante de herramientas que ayudan con el análisis de los datos que produce.
El principal problema con el uso del perfilador perf
con aplicaciones Python es que perf
sólo obtiene información sobre símbolos nativos, es decir, los nombres de funciones y procedimientos escritos en C. Esto significa que los nombres y nombres de archivos de las funciones de Python en su código no aparecerán en la salida de perf
.
Desde Python 3.12, el intérprete puede ejecutarse en un modo especial que permite que las funciones de Python aparezcan en la salida del perfilador perf
. Cuando este modo está habilitado, el intérprete interpondrá un pequeño fragmento de código compilado sobre la marcha antes de la ejecución de cada función de Python y enseñará a perf
la relación entre este fragmento de código y la función de Python asociada usando perf map files.
Nota
Actualmente, el soporte para el perfilador perf
solo está disponible para Linux en arquitecturas seleccionadas. Verifique el resultado del paso de compilación configure
o verifique el resultado de python -m sysconfig | grep HAVE_PERF_TRAMPOLINE
para ver si su sistema es compatible.
Por ejemplo, considere el siguiente script:
def foo(n):
result = 0
for _ in range(n):
result += 1
return result
def bar(n):
foo(n)
def baz(n):
bar(n)
if __name__ == "__main__":
baz(1000000)
Podemos ejecutar perf
para obtener un registro de los seguimientos de la pila de CPU a 9999 hercios:
$ perf record -F 9999 -g -o perf.data python my_script.py
Luego podemos usar perf report
para analizar los datos:
$ perf report --stdio -n -g
# Children Self Samples Command Shared Object Symbol
# ........ ........ ............ .......... .................. ..........................................
#
91.08% 0.00% 0 python.exe python.exe [.] _start
|
---_start
|
--90.71%--__libc_start_main
Py_BytesMain
|
|--56.88%--pymain_run_python.constprop.0
| |
| |--56.13%--_PyRun_AnyFileObject
| | _PyRun_SimpleFileObject
| | |
| | |--55.02%--run_mod
| | | |
| | | --54.65%--PyEval_EvalCode
| | | _PyEval_EvalFrameDefault
| | | PyObject_Vectorcall
| | | _PyEval_Vector
| | | _PyEval_EvalFrameDefault
| | | PyObject_Vectorcall
| | | _PyEval_Vector
| | | _PyEval_EvalFrameDefault
| | | PyObject_Vectorcall
| | | _PyEval_Vector
| | | |
| | | |--51.67%--_PyEval_EvalFrameDefault
| | | | |
| | | | |--11.52%--_PyLong_Add
| | | | | |
| | | | | |--2.97%--_PyObject_Malloc
...
Como puede ver, las funciones de Python no se muestran en la salida, solo aparece _Py_Eval_EvalFrameDefault
(la función que evalúa el código de bytes de Python). Desafortunadamente, eso no es muy útil porque todas las funciones de Python usan la misma función de C para evaluar el código de bytes, por lo que no podemos saber qué función de Python corresponde a qué función de evaluación de código de bytes.
En cambio, si ejecutamos el mismo experimento con el soporte perf
habilitado obtenemos:
$ perf report --stdio -n -g
# Children Self Samples Command Shared Object Symbol
# ........ ........ ............ .......... .................. .....................................................................
#
90.58% 0.36% 1 python.exe python.exe [.] _start
|
---_start
|
--89.86%--__libc_start_main
Py_BytesMain
|
|--55.43%--pymain_run_python.constprop.0
| |
| |--54.71%--_PyRun_AnyFileObject
| | _PyRun_SimpleFileObject
| | |
| | |--53.62%--run_mod
| | | |
| | | --53.26%--PyEval_EvalCode
| | | py::<module>:/src/script.py
| | | _PyEval_EvalFrameDefault
| | | PyObject_Vectorcall
| | | _PyEval_Vector
| | | py::baz:/src/script.py
| | | _PyEval_EvalFrameDefault
| | | PyObject_Vectorcall
| | | _PyEval_Vector
| | | py::bar:/src/script.py
| | | _PyEval_EvalFrameDefault
| | | PyObject_Vectorcall
| | | _PyEval_Vector
| | | py::foo:/src/script.py
| | | |
| | | |--51.81%--_PyEval_EvalFrameDefault
| | | | |
| | | | |--13.77%--_PyLong_Add
| | | | | |
| | | | | |--3.26%--_PyObject_Malloc
Cómo habilitar el soporte de creación de perfiles perf
¶
El soporte de creación de perfiles perf
se puede habilitar desde el principio usando la variable de entorno PYTHONPERFSUPPORT
o la opción -X perf
, o dinámicamente usando sys.activate_stack_trampoline()
y sys.deactivate_stack_trampoline()
.
Las funciones sys
tienen prioridad sobre la opción -X
, la opción -X
tiene prioridad sobre la variable de entorno.
Ejemplo, usando la variable de entorno:
$ PYTHONPERFSUPPORT=1
$ python script.py
$ perf report -g -i perf.data
Ejemplo, usando la opción -X
:
$ python -X perf script.py
$ perf report -g -i perf.data
Ejemplo, usando las API sys
en el archivo example.py
:
import sys
sys.activate_stack_trampoline("perf")
do_profiled_stuff()
sys.deactivate_stack_trampoline()
non_profiled_stuff()
…entonces:
$ python ./example.py
$ perf report -g -i perf.data
Cómo obtener los mejores resultados¶
Para obtener mejores resultados, Python debe compilarse con CFLAGS="-fno-omit-frame-pointer -mno-omit-leaf-frame-pointer"
ya que esto permite a los perfiladores desenrollarse usando solo el puntero del marco y no en la información de depuración de DWARF. Esto se debe a que como el código que se interpone para permitir el soporte perf
se genera dinámicamente, no tiene ninguna información de depuración DWARF disponible.
Puede verificar si su sistema ha sido compilado con este indicador ejecutando:
$ python -m sysconfig | grep 'no-omit-frame-pointer'
Si no ve ningún resultado, significa que su intérprete no ha sido compilado con punteros de marco y, por lo tanto, es posible que no pueda mostrar funciones de Python en el resultado de perf
.