Как профилировать приложение django по времени выполнения?

django-debug-toolbar 2.0

По умолчанию django-debug-toolbar 2.0 включает _ 3_ в настройках DEBUG_TOOLBAR_PANELS. Вы можете просмотреть эту информацию о профилировании, установив флажок «Профилирование» на панели инструментов и обновив страницу.

Старые версии django-debug-toolbar:

Вы можете попробовать панель профилирования django-debug-toolbar (убедитесь, что вы используете последнюю версию приложения из github). Включите панель, например, в вашем settings.py:

DEBUG_TOOLBAR_PANELS = (
  'debug_toolbar.panels.version.VersionDebugPanel',
  'debug_toolbar.panels.timer.TimerDebugPanel',
  'debug_toolbar.panels.profiling.ProfilingDebugPanel',
)

Существование этой панели не задокументировано в файле readme django-debug-toolbar; поэтому я отвечаю здесь в первую очередь.

Наконец-то нашел способ профилировать мое веб-приложение django:

Следующие два фрагмента django предоставляют middleware профилирование всего потока и вывод, если запрос имеет prof в GET keys:

• http://djangosnippets.org/snippets/727/ [использует cProfile]

• http://djangosnippets.org/snippets/186/ [использует горячую точку]

Простое и понятное профилирование - спасло мне день!

Вместо этого я бы порекомендовал написать несколько интеграционных тестов или, по крайней мере, использовать встроенный клиент тестирования для автоматизации запросов и размещения множества отладочных операторов в представлениях.

В Django есть встроенный клиент для тестирования:

from django.test.client import Client
c = Client()
response = c.post('/slow_url/')

А затем, на ваш взгляд:

def slow_url(request):
    start = time.time()
    print 'Started db query'
    result = SomeComplexModel.objects.all()
    print 'Finished db query, took ', time.time() - start
    return render('some_complex_template.html', {'result': result})  

Автоматизация процесса создания запросов и возможность повторять их снова и снова, пока вы вносите небольшие изменения, - вот как вы улучшите свой код. Процессорное время можно вычислить, если измерить время, необходимое для запуска каждой функции. Вам не понадобится много времени, чтобы отточить ту часть, которая на самом деле поглощает ресурсы.

Это не профилирование, но я обычно просто использую представление для расчета времени выполнения, оно работает также для представлений, которым требуется вход в систему, оно отображает время выполнения на простой странице

 def test(request):
     from django.test.client import Client
     import time

     c = Client()

     #client login if needed
     response = c.post('/login/', {'username': 'admin', 'password': 'password'})

     start = time.time()
     response = c.get('/pagetotest/')

     #print response
     #print 'Finished, time: ', time.time() - start # output to console
     end=time.time() - start
     return render(request,'loadingtime.html',{'time':end})

это хорошее начало, я думаю, надеюсь, это кому-то поможет

django-silk может помочь.

• Установите его с помощью: pip install django-silk
• Добавьте это в settings.py:

MIDDLEWARE = [
    ...
    'silk.middleware.SilkyMiddleware',
    ...
]

INSTALLED_APPS = (
    ...
    'silk'
)

• Добавьте маршрут в urls.py:

urlpatterns += [url(r'^silk/', include('silk.urls', namespace='silk'))]

• Наконец, создайте соответствующие таблицы в базе данных с помощью:

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

Затем вы можете перейти в своем интернет-браузере к /silk, чтобы найти там запрошенную страницу.