使用line_profiler查看api接口函数每行代码执行时间

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项目情景描述：

　　在restful架构风格的项目交付测试的过程中，某接口出现请求超时导致的http 502 Bad Gateway，于是开始排查具体是接口函数中的哪行代码或函数响应时间过长导致的502错误。

刚开始的解决方法：

　　土鳖式的导入 time模块进行时间计算，从而查出具体响应时间过长的位置

　　如下：

 1 import time import time2 from flask import Flask3 app = Flask(__name__)4 5 app.route('/line_test')6 def line_test():7     #土鳖方法8     first_time=time()9     for item in range(5):
10         time.sleep(1)
11     #土鳖方法
12     print time()-first_time
13     for item in xrange(5):
14         time.sleep(0.5)
15     #土鳖方法
16     print time()-first_time

　　方法缺点：需要大量时间编写关于 time()的代码，最后还要删除这些代码，浪费时间

现在的解决方法：

　　使用python的 line_profiler 模块，此模块是用来测试函数每行代码的响应时间等情况。

　　具体思路：将 line_profiler相关函数封装在装饰器中进行使用，这样在接口请求时，则会执行此装饰器并打印出结果。

　　windows安装方法：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#line_profiler

　　代码如下：

 1 #coding:utf82 from flask import Flask, jsonify3 import time4 from functools import wraps5 from line_profiler import LineProfiler6 7 #查询接口中每行代码执行的时间8 def func_line_time(f):9     @wraps(f)
10     def decorator(*args, **kwargs):
11         func_return = f(*args, **kwargs)
12         lp = LineProfiler()
13         lp_wrap = lp(f)
14         lp_wrap(*args, **kwargs) 15         lp.print_stats() 16         return func_return 17     return decorator 1819 20 app = Flask(__name__) 21 22 @app.route('/line_test') 23 @func_line_time 24 def line_test(): 25     for item in range(5): 26         time.sleep(1) 27     for item in xrange(5): 28         time.sleep(0.5) 29     return jsonify({'code':200}) 30 31 if __name__=='__main__': 32 app.run()

　　当浏览器请求接口时得到的结果如下：

 * Running on http://127.0.0.1:5000/
Timer unit: 1e-06 s

Total time: 7.50827 s
File: /home/rgc/baidu_eye/carrier/test/flask_line_profiler_test.py
Function: line_test at line 22

Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents

22                                           @app.route(<span style="color: #800000;">'</span><span style="color: #800000;">/line_test</span><span style="color: #800000;">'</span><span style="color: #000000;">)
</span>23<span style="color: #000000;">                                           @func_line_time
</span>24                                           <span style="color: #0000ff;">def</span><span style="color: #000000;"> line_test():
</span>25         6         33.0      5.5      0.0      <span style="color: #0000ff;">for</span> item <span style="color: #0000ff;">in</span> range(5<span style="color: #000000;">):
</span>26         5    5005225.0 1001045.0     66.7          time.sleep(1<span style="color: #000000;">)
</span>27         6         31.0      5.2      0.0      <span style="color: #0000ff;">for</span> item <span style="color: #0000ff;">in</span> xrange(5<span style="color: #000000;">):
</span>28         5    2502696.0 500539.2     33.3          time.sleep(0.5<span style="color: #000000;">)
</span>29         1        282.0    282.0      0.0      <span style="color: #0000ff;">return</span> jsonify({<span style="color: #800000;">'</span><span style="color: #800000;">code</span><span style="color: #800000;">'</span>:200<span style="color: #000000;">})

127.0.0.1 - - [05/Mar/2018 15:58:21] “GET /line_test HTTP/1.1” 200 -

返回结果中具体含义：

Total Time：测试代码的总运行时间

Line:代码行号
Hits：表示每行代码运行的次数
Time：每行代码运行的总时间
Per Hits：每行代码运行一次的时间
% Time：每行代码运行时间的百分比

从中便可看到具体 26行代码执行时间最长。

方法优点：只需要添加一个装饰器，再接口函数前引用即可，删除也容易，且装饰器可以重复使用，节省大量时间。

其他关于line_profiler的使用方法：

在脚本中使用此方法：

 1 #coding:utf82 import cgi3 import time4 from line_profiler import LineProfiler5 6 def test2():7     print 'hello!test2()'8 9 def test1():
10     html='''<script>alert("you are a good boy!&I like you")</scrpit>'''
11     test2()
12     escape_html=cgi.escape(html)
13     for item in range(5):
14         time.sleep(1)
15     print escape_html
16 17 if __name__=='__main__':
18     lp=LineProfiler()
19     #同时显示函数每行所用时间和调用函数每行所用时间，加入add_function()
20     lp.add_function(test2)
21     lp_wrap=lp(test1)       #如果被测函数有入参，下面一行为 lp_wrap(被测函数入参)
22     lp_wrap()
23     lp.print_stats()

直接运行显示结果：

 * Running on http://127.0.0.1:5000/
Timer unit: 1e-06 s

Total time: 7.50827 s
File: /home/rgc/baidu_eye/carrier/test/flask_line_profiler_test.py
Function: line_test at line 22

Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents

22                                           @app.route(<span style="color: #800000;">'</span><span style="color: #800000;">/line_test</span><span style="color: #800000;">'</span><span style="color: #000000;">)
</span>23<span style="color: #000000;">                                           @func_line_time
</span>24                                           <span style="color: #0000ff;">def</span><span style="color: #000000;"> line_test():
</span>25         6         33.0      5.5      0.0      <span style="color: #0000ff;">for</span> item <span style="color: #0000ff;">in</span> range(5<span style="color: #000000;">):
</span>26         5    5005225.0 1001045.0     66.7          time.sleep(1<span style="color: #000000;">)
</span>27         6         31.0      5.2      0.0      <span style="color: #0000ff;">for</span> item <span style="color: #0000ff;">in</span> xrange(5<span style="color: #000000;">):
</span>28         5    2502696.0 500539.2     33.3          time.sleep(0.5<span style="color: #000000;">)
</span>29         1        282.0    282.0      0.0      <span style="color: #0000ff;">return</span> jsonify({<span style="color: #800000;">'</span><span style="color: #800000;">code</span><span style="color: #800000;">'</span>:200<span style="color: #000000;">})

127.0.0.1 - - [05/Mar/2018 15:58:21] “GET /line_test HTTP/1.1” 200 -

相对于另一种使用方法：

　　1.在需要测试的函数前添加装饰器 @profile

　　2.启动程序 $kernprof -l -v test.py

无需实际运行项目时删除@profile,如需单独测试此函数，直接使用 if __name__=='__main__': 即可，这样在其他函数引用时，不会执行line_profiler相关代码。

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