Python Heartrate 这个神奇的模块能让你实时可视化地观察Python程序执行时，每一行代码的性能表现。

左边的数字是每行被击中的次数。条形显示最近被击中的次数，较长的条意味着其被击中的次数更多。

颜色的深浅代表着命中的时间与当前时间的距离，颜色越浅代表离当前时间越近。

下面就来教大家怎么用这个模块来观察你的代码性能表现。

1.准备

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，请访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.

(可选2) 此外，推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，输入命令安装依赖：

pip install --user heartrate

支持Python3.5及以上版本。

2.Python Heartrate 基本使用

这个模块用起来超级简单，你只需要在代码里添加下面这两行语句即可：

import heartrate
heartrate.trace(browser=True)

然后打开浏览器窗口，访问：127.0.0.1:9999

就能看到相关的代码性能表现:

通过Heartrate，我可以很清楚地知道我的代码的瓶颈在哪：

左边柱子越长，说明命中次数越多。

白色柱子越频繁出现，说明该行语句存在非常影响性能的问题。

3.高级用法

除了追踪启动Heartrate程序的文件代码之外，Heartrate还能追踪其他文件的运行情况，如果你的文件引入了其他文件下的函数，它也能一起追踪：

from heartrate import trace, files
trace(files=files.path_contains('my_app', 'my_library'))

你只需要这么调用即可追踪其他路径下的文件的代码执行情况。

如果你想追踪全部文件：

from heartrate import trace, files
trace(files=files.all)

这么写即可一劳永逸，不过不建议在生产环境这么用，最好是只用于性能测试。

如果你的代码有性能瓶颈，而你又找不到问题出在哪。那么就快去试一下heartrate，检测到底是哪一行代码出了问题并优化你的代码吧！

我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的 Python 教程，请持续关注Python实用宝典。

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