Сегодня покажу вам удобный способ следить за производительностью Python-кода прямо в терминале — с помощью py-spy.

🔍 Что такое py-spy?

py-spy — это sampling-профайлер для Python, который не требует модификации кода и может подключаться к уже работающим процессам. Он написан на Rust, работает очень быстро и почти не влияет на производительность.



🛠 Установка:

pip install py-spy

Или, если хочется поставить бинарник напрямую:

curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

🚀 Примеры использования:

1. Снять снимок с работающего процесса:

py-spy top --pid 12345

Альтернатива htop, но показывает, какие функции Python жрут CPU.

2. Записать flamegraph:

py-spy record -o profile.svg --pid 12345

Откроется красивая SVG-шечка, где видно, куда утекает время выполнения.

3. Запустить скрипт с профилированием:

py-spy top -- python my_script.py

🧠 Зачем это нужно?

- Падает производительность? Посмотри, какие функции грузят процессор.
- Программа зависла? Снимок покажет, где именно.
- Хотите оптимизировать горячие участки? Flamegraph быстро выведет подозреваемых.


🔥 Совет от меня: py-spy умеет работать с контейнерами и виртуальными окружениями, просто указывайте --pid правильного процесса. Идеален для DevOps'а и продакшн-серверов.

👉@BookPython