這個神奇的模塊能讓你實時可視化地觀察Python程序執行時每一行代碼的性能表現。

左邊的數字是每行被擊中的次數。條形顯示最近被擊中的次數，較長的條意味著其被擊中的次數更多。

顏色的深淺代表著命中的時間與當前時間的距離，顏色越淺代表離當前時間越近。

下面就來教大家怎么用這個模塊來觀察你的代碼性能表現。

1.準備

開始之前，你要確保Python和pip已經成功安裝在電腦上，如果沒有，可以訪問這篇文章：超詳細Python安裝指南 進行安裝。

**(可選1) **如果你用Python的目的是數據分析，可以直接安裝Anaconda：Python數據分析與挖掘好幫手—Anaconda，它內置了Python和pip.

**(可選2) **此外，推薦大家用VSCode編輯器，它有許多的優點：Python 編程的最好搭檔—VSCode 詳細指南。

請選擇以下任一種方式輸入命令安裝依賴 ：

1. Windows 環境 打開 Cmd (開始-運行-CMD)。
2. MacOS 環境 打開 Terminal (command+空格輸入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode編輯器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.

pip install --user heartrate

支持Python3.5及以上版本。

2.基本使用

這個模塊用起來超級簡單，你只需要在代碼里添加下面這兩行語句即可：

import heartrate
heartrate.trace(browser=True)

然后打開瀏覽器窗口，訪問：127.0.0.1:9999

就能看到相關的代碼性能表現:

通過Heartrate，我可以很清楚地知道我的代碼的瓶頸在哪：

左邊柱子越長，說明命中次數越多。

白色柱子越頻繁出現，說明該行語句存在非常影響性能的問題。

3.高級用法

除了追蹤啟動Heartrate程序的文件代碼之外，Heartrate還能追蹤其他文件的運行情況，如果你的文件引入了其他文件下的函數，它也能一起追蹤：

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

你只需要這么調用即可追蹤其他路徑下的文件的代碼執行情況。

如果你想追蹤全部文件：

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

這么寫即可一勞永逸，不過不建議在生產環境這么用，最好是只用于性能測試。

如果你的代碼有性能瓶頸，而你又找不到問題出在哪。那么就快去試一下heartrate，檢測到底是哪一行代碼出了問題并優化你的代碼吧！