Django视图函数性能分析 前言虽然根据经验来看,许多简单Django应用的性能问题都来源于数据库IO(而这可以通过聚合查询等手段进行优化),但premature optimization is the root of all evil,定位性能问题的具体位置仍然是最应该先做的事。和其它相对独立的Python代码不同,Django的视图函数代码与Django框架的耦合度很高,这给对代码的性能分析带来了一些困难。但幸运的是,D 2019-03-11 #Web开发 #Python #性能分析 #Django
Python代码性能分析(后篇) 前言在前一篇文章中,我介绍了测量执行Python代码所需要的总体时间的几种方法。而在实际的性能分析场景中,目标代码的逻辑往往比较复杂,光靠总体执行耗时并不能帮助我们快速定位性能瓶颈。这个时候就需要请出Python的标准库:cProfile(官方文档)来对代码进行细致的性能分析了。和前一篇文章一样,本文所使用的测试平台为Ubuntu 18.04+Python 3.6,并使用代码文件slow_func 2019-03-08 #Python #性能分析
Python代码性能分析(前篇) 前言我们怎样知道执行某个Python文件、某个函数、某段代码所耗费的总体时间?这是这篇文章尝试去回答的问题。作为样例,本文使用slow_func.py来进行性能分析,内容如下: 1234567891011121314# coding:utf-8import timeimport randomdef func1(): time.sleep(1) # 等待一秒def func2(): f 2019-03-06 #Python #性能分析
Nginx&uWSGI静态文件性能对比 前言在实际部署Python Web应用时,我们往往会采用类似Nginx->uWSGI/Gunicorn->Python的三层架构。使用Nginx而不是直接使用uWSGI来处理HTTP请求的理由主要有以下几点: Nginx更安全; 需要实现负载均衡/URL转发; Nginx处理静态文件更快,缓存头更完善。 但在某些诸如简单Web应用、外部统一网关、单机单容器、内网环境等部署 2019-02-20 #Nginx #uWSGI #性能测试 #Web开发