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用python做测试--实现高性能测试工具(2)
2013-12-25 11:23:00         来源:无法落地的技术、理论就是耍流氓--赢在实践  
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方案2: 优化代码

工欲善其事,必先利其器。要优化代码,必须先找到代码的瓶颈所在,最土的方法是添加log, 或者print, 调试完成还需要删除,比较麻烦。python里面也提供了很多profile工具:profile, cProfile, hotshot, pystats, 但这些工具提供的结果可读性不是很好,不够直观的一眼就能看到那个函数或者那一行占用时间最多。 python line_profiler 提供了这样的功能,可以很直观的看到哪一行占用的时间最多,可谓“快准狠”,下载地址: https://pythonhosted.org/line_profiler/

 

安装完line_profiler后,在C:Python27Libsite-packages 目录下会有一个kernprof.py,在可能存在瓶颈的函数上添加 @profile, 如以下例子:

 

    @profile
    def create_msg2(self,H,msg):
        li = msg.keys()
        msg_type=li[0]
        ULR_avps=[]
        ULR=HDRItem()
        ULR.cmd=self.dia.dictCOMMANDname2code(self.dia.MSG_TERM[msg_type])

        if msg_type[-1]=='A':
            msg=msg[msg_type]
            self.dia.setAVPs_by_dic(msg_type,msg,ULR_avps)
            ULR.appId=H.appId
            ULR.EndToEnd=H.EndToEnd
            ULR.HopByHop=H.HopByHop
            msg=self.dia.createRes(ULR,ULR_avps)

        else:
            self.dia.setAVPs(msg_type,msg,ULR_avps)
            ULR.appId=self.dia.APPID
            self.dia.initializeHops(ULR)
            msg=self.dia.createReq(ULR,ULR_avps)

        return msg


 

运行此文件: kernprof.py -l -v D:projectmpsrcprotocolslibdiametermt.py, 得到如下结果。 从这图中可以很直观的看到setAVPS方法占用了96.6%的时间,再进一步定位到此函数,再次添加@proflie修饰符(可以一次在多个函数上添加Profile), 可以再进一步看到setAVPS函数中各行代码的占用时间比。

 

\

 

通过一步步的分析中看到,开源协议库中,setAVPS的方法中,查找avp的属性是从一个3000的循环里面查找的,每个AVP都需要循环3000次,我们初始的解决方法是删除了很多我们性能测试中用不到的, 但也只是提高到了150左右,用pypy可以达到 600 的样子。离需求还差的很远。所以我们把AVP都改成了字典方式,可以根据名字快速查找到AVP的属性。

 

除了代码的优化,同时还增加了encoding avp的线程数,后面章节将会讲到多线程和多进程,对性能的影响。待续。。。。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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