Python在Debian上的性能监控怎么做

在Debian上可使用Python库和系统工具监控Python性能，以下是具体方法：

• Python库监控

  • psutil：监控CPU、内存、磁盘等系统资源，如psutil.cpu_percent(interval=1)获取CPU使用率。
  • cProfile：分析代码函数执行时间，定位性能瓶颈，如cProfile.run('slow_function()')。
  • line_profiler：逐行分析代码性能，需安装后使用kernprof -l -v script.py。
  • tracemalloc：监控内存分配，检测内存泄漏，如tracemalloc.start()和tracemalloc.get_traced_memory()。

• 系统工具集成

  • Glances：基于Python的跨平台监控工具，支持CPU、内存、网络等实时监控，可通过sudo apt install glances安装。
  • NetData：实时系统监控工具，提供Web可视化界面，安装后可通过http://IP:19999查看。
  • Grafana+InfluxDB：组合使用InfluxDB存储指标，Grafana生成可视化图表，适合复杂监控场景。

• 其他工具

  • py-spy：无需修改代码即可实时分析Python进程，支持生成火焰图，安装后使用py-spy top --pid <进程ID>。
  • dstat：多功能系统资源统计工具，可替代vmstat、iostat等，安装后运行dstat -c -y -l。

通过上述工具可全面监控Python程序在Debian系统上的性能，快速定位资源占用或代码效率问题。