py-spy 是使用rust 開發的基於采樣的profiler ，可以方便的用來分析python 應用的性能，同時還能生成火焰圖（很強大）
以下是fastapi 的學習以及一個基於py-spy 的火焰圖生成
fastapi
- 環境准備
推薦基於venv 安裝運行
pip install fastapi
pip install uvicorn
- 簡單代碼
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
def read_root():
return {"Hello": "World"}
@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str = None):
return {"item_id": item_id, "q": q}
- 運行
uvicorn main:app
py-spy 安裝
官方提供了基於pip 的以及構建好的二進制文件（跨平台。。。）
我直接使用了預編譯好的二進制文件
使用
- py-spy的命令
py-spy 0.3.3
Sampling profiler for Python programs
USAGE:
py-spy <SUBCOMMAND>
OPTIONS:
-h, --help Prints help information
-V, --version Prints version information
SUBCOMMANDS:
record Records stack trace information to a flamegraph, speedscope or raw file
top Displays a top like view of functions consuming CPU
dump Dumps stack traces for a target program to stdout
help Prints this message or the help of the given subcommand(s)
- 火焰圖生成
通過pid 方式，需要先獲取運行的fastapi 的pid 通過ps -ef |grep python 即可
給系統一些壓力
ab -n 10000 -c 100 <a href="http://127.0.0.1:8000/items/5\?q\=somequery">http://127.0.0.1:8000/items/5\?q\=somequery</a>
火焰圖生成
sudo py-spy record -o profile.svg -p 24609
效果 
- top 效果
說明
py-spy 是一個比較強大，而且靈活的火焰圖工具，是我們性能優化的一個不錯的工具
參考資料
https://github.com/tiangolo/fastapi
https://github.com/benfred/py-spy