在测试期间,我发现调用traceback.extract_stack()非常慢。获取堆栈跟踪的价格与执行数据库查询相当。
我想知道我是否做错了什么或遗漏了什么。令我惊讶的是,我认为调用extract_stack()是 Python 中的内部调用,它是在运行时在内存中执行的,如果不是即时的,它应该是超快的。相比之下,调用数据库查询涉及到外部服务(网络通信)等。
示例代码如下。您可以尝试在 20.000 次迭代中检索回溯所需的时间以及从堆栈跟踪中检索前几项的速度 - 将limit=None参数设置为其他内容。
我的测试在各种系统/配置上显示了各种结果,但都有一个共同点,即调用堆栈跟踪并不是便宜几个数量级,它几乎与调用 SQL insert 相同。
20k SQL inserts | 20k stack traces
Win 5.4 sec 14.4 sec
FreeBSD 5.0 sec 3.7 sec
Ubuntu GCP 16.6 sec 2.4 sec
Windows:笔记本电脑,本地 SSD。FreeBSD:服务器,本地 SSD。Ubuntu:谷歌云,共享 SSD。
我做错了什么或者有什么解释为什么 traceback.extract_stack() 这么慢?我可以以某种方式更快地检索堆栈跟踪吗?
示例代码。运行$ pip install pytest然后$ pytest -s -v
import datetime
import unittest
import traceback
class TestStackTrace(unittest.TestCase):
def test_stack_trace(self):
start_time = datetime.datetime.now()
iterations = 20000
for i in range(0, iterations):
stack_list = traceback.extract_stack(limit=None) # set 0, 1, 2...
stack_len = len(stack_list)
self.assertEqual(1, 1)
finish_time = datetime.datetime.now()
print('\nStack length: {}, iterations: {}'.format(stack_len, iterations))
print('Trace elapsed time: {}'.format(finish_time - start_time))
您不需要它,但如果您想与 SQL 插入进行比较,就在这里。只需将其作为第二个测试方法插入 TestStackTrace 类即可。运行CREATE DATABASE pytest1;和CREATE TABLE "test_table1" (num_value BIGINT, str_value VARCHAR(10));
def test_sql_query(self):
start_time = datetime.datetime.now()
con_str = "host='127.0.0.1' port=5432 user='postgres' password='postgres' dbname='pytest1'"
con = psycopg2.connect(con_str)
con.autocommit = True
con.set_session(isolation_level='READ COMMITTED')
cur = con.cursor()
for i in range(0, 20000):
cur.execute('INSERT INTO test_table1 (num_value, str_value) VALUES (%s, %s) ', (i, i))
finish_time = datetime.datetime.now()
print('\nSQL elapsed time: {}'.format(finish_time - start_time))
德玛西亚99
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