Python 是一門非常受歡迎的編程語言，其靈活易用的特性使其在 web 應(yīng)用、數(shù)據(jù)分析等方面有廣泛的應(yīng)用。但是 Python 有一個受到詬病的特點——運行速度低下。因此，Python 開發(fā)者需要經(jīng)常對程序進行監(jiān)控和調(diào)試，使代碼運行變得高效。近日，一位開發(fā)者開源了一個 Python 工具，用戶可以實時動態(tài)地監(jiān)控 Python 程序的運行情況，逐行追蹤代碼的運行時間，而且整個過程是可視化的。

項目地址：https://github.com/alexmojaki/heartrate文 | 一鳴、杜偉@機器之心推薦 | 編程派公眾號(ID：codingpy)

Heartrate 是一個 Python 的工具庫，可以實時可視化 Python 程序的執(zhí)行過程。監(jiān)控運行中的 Python 程序如圖：

如圖所示，左側(cè)數(shù)字表示每行代碼被觸發(fā)的次數(shù)。長方框表示最近被觸發(fā)的代碼行——方框越長表示觸發(fā)次數(shù)越多，顏色越淺表示最近被觸發(fā)次數(shù)越多。

雖然追蹤每行代碼的觸發(fā)次數(shù)是一個方法，但是要是能計算每次觸發(fā)代碼的執(zhí)行時間就好了。這樣能夠更好地說明哪行代碼是效率瓶頸。by 思

實時堆棧追蹤(stacktrace)如下所示：

功能

該工具可以：

啟動程序追蹤

在線程中啟動服務(wù)器

打開顯示 trace() 被調(diào)用的文件可視化圖的瀏覽器窗口

在文件視圖中，堆棧追蹤位于底部。而在堆棧追蹤中，用戶可以點擊正在追蹤文件的堆棧條目，從而在該代碼行打開文件的可視化圖。

trace 只追蹤調(diào)用它的線程。若要追蹤多線程，用戶必須在每個線程都予以調(diào)用，并且每次的端口也不同。

如何設(shè)置需要監(jiān)測的程序

files 確定了除調(diào)用的 trace 之外其他需要追蹤的文件。files 必須是可調(diào)用的，并接受一個參數(shù)：文件路徑，同時如果應(yīng)該追蹤該文件，則需要返回 True。為方便起見，這位開發(fā)者提供了以下函數(shù)：

files.all：追蹤所有文件；

files.path_contains(substrings)：追蹤路徑中包含任何給定子字符串的所有文件；

files.contains_regex(pattern)：追蹤自身包含給定正則表達式(regex)的所有文件，所以用戶可以在源代碼中標記所追蹤的文件，如添加注釋。

默認情況下追蹤包含注釋 # heartrate 的文件(空格可選)。

如果用戶要追蹤多個文件，則可通過以下兩種方式得到它們的可視化頁面：

在堆棧追蹤中，用戶點擊正在追蹤的堆棧條目，則可以打開頁面并跳轉(zhuǎn)至堆棧條目；

跳轉(zhuǎn)至 http://localhost:9999/ 網(wǎng)站的索引頁，從而查看追蹤文件列表。

host：服務(wù)器的 HTTP host。若要運行可從任何地方訪問的遠程服務(wù)器，使用'0.0.0.0'。默認為'127.0.0.1'。port：服務(wù)器的 HTTP 端口。默認為 9999。browser：若為 True，則自動打開顯示文件(trace 被調(diào)用)可視化圖的瀏覽器標簽。默認為 False。

安裝

pip install --user heartrate

支持 Python 3.5 以上版本。

其他代碼可視化工具

機器之心還發(fā)現(xiàn)了一個可以可視化代碼執(zhí)行過程的網(wǎng)站，名為 Pythontutor。和本文的 Heartrate 不同，該網(wǎng)站更多的是可視化數(shù)據(jù)在程序中的變化過程。

可視化的過程如下：

用戶還可以在網(wǎng)站上編輯修改代碼，觀察運行過程中數(shù)據(jù)的變化。同時該網(wǎng)站還有 Java 等其他語言的版本。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python服务端设置心跳处理_Heartrate：看见 Python 程序运行的“心跳”的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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