Debian系统Python资源如何监控

在Debian系统上监控Python资源，可以使用多种工具和方法。以下是一些常用的方法和工具：

1. 使用 psutil 监控CPU和内存使用情况：

   • psutil 是一个跨平台的库，可以用于获取系统CPU、内存、磁盘、网络等资源的使用情况。
   • 安装 psutil：

     pip install psutil
     

   • 示例代码：

     import psutil
     
     cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1)
     memory_info = psutil.virtual_memory()
     print(f"CPU 使用率: {cpu_usage}%")
     print(f"可用内存: {memory_info.available / (1024**3):.2f} GB")
     

2. 使用 cProfile 进行代码性能分析：

   • cProfile 是一个内置的性能分析工具，可以分析函数的执行时间，找出性能瓶颈。
   • 示例代码：

     import cProfile
     
     def slow_function():
         result = sum([i**2 for i in range(1000000)])
         return result
     
     cProfile.run("slow_function()")
     

3. 使用 line_profiler 进行逐行分析：

   • line_profiler 可以逐行分析代码的运行时间，帮助优化关键代码段。
   • 示例代码：

     from line_profiler import LineProfiler
     
     def slow_function():
         result = sum([i**2 for i in range(1000000)])
         return result
     
     profiler = LineProfiler()
     profiler.add_function(slow_function)
     profiler.enable_by_count()
     slow_function()
     profiler.print_stats()
     

4. 使用 tracemalloc 监控内存泄漏：

   • tracemalloc 可以监控内存分配情况，帮助发现内存泄漏问题。
   • 示例代码：

     import tracemalloc
     
     tracemalloc.start()
     
     def memory_leak():
         data = [i for i in range(1000000)]
         return data
     
     memory_leak()
     print(tracemalloc.get_traced_memory())
     tracemalloc.stop()
     

5. 日志记录：

   • 使用Python内置的 logging 模块记录应用程序的运行日志，有助于追踪应用行为和性能瓶颈。
   • 示例代码：

     import logging
     import time
     from functools import wraps
     
     logger = logging.getLogger('order_processing')
     logger.setLevel(logging.DEBUG)
     
     def log_time(func):
         @wraps(func)
         def wrapper(*args, **kwargs):
             start_time = time.time()
             result = func(*args, **kwargs)
             elapsed_time = time.time() - start_time
             logger.info(f'{func.__name__} executed in {elapsed_time:.2f} seconds')
             return result
         return wrapper
     
     @log_time
     def heavy_computation(data):
         # 进行复杂的计算
         pass
     

通过这些工具和方法，可以全面监控和优化Debian系统上Python资源的利用情况。