前言
本文是根据python官方教程中标准库模块的介绍，自己查询资料并整理，编写代码示例做出的学习笔记。
根据模块知识，一次讲解单个或者多个模块的内容。
教程链接：https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/index.html
性能测量
Python中的性能测试主要关注于评估代码执行速度、资源消耗（如内存使用）及扩展性等方面。这有助于开发者识别并优化程序中的瓶颈，确保应用能够高效运行。
水平有限，讲一些关键概念和实践方法，简单写点代码运行一下。
- 基准测试 (Benchmarking)
目的: 基准测试是评估代码片段或整个应用程序在特定条件下的执行性能，通常用来比较不同实现方式的效率。
工具: 使用 timeit 模块进行简单的重复执行计时，或者 pytest-benchmark 这样的第三方库进行更复杂的测试场景。
实践: 设定明确的测试环境（如数据集大小、硬件配置），确保测试结果可复现和比较。 - 性能剖析 (Profiling)
目的: 细致地分析代码中各个部分的执行时间，找出耗时最长的部分（热点）。
工具:
cProfile：Python 标准库中的性能剖析器，提供函数级别的性能报告。
line_profiler：第三方库，提供行级的性能分析，适合更细致的性能调优。
实践: 分析报告，识别瓶颈，针对性地优化代码逻辑或数据结构。 - 内存分析
目的: 监控和分析程序运行过程中的内存使用情况，发现内存泄漏或不高效的内存使用模式。
工具:
tracemalloc：Python 标准库，可以在程序运行时跟踪内存分配，帮助定位内存增长的原因。
memory_profiler：第三方库，提供逐行的内存使用统计。
实践: 定期检查内存使用报告，优化数据结构，及时释放不再使用的资源。 - 并发与异步测试
目的: 验证多线程、多进程或异步IO等并发策略对性能的影响。
工具: 使用Python的 concurrent.futures、asyncio 模块进行并发编程，配合上述性能测试工具评估效果。
实践: 设计合理的并发测试场景，确保线程安全，避免竞争条件。 - 压力测试与负载测试
目的: 模拟高并发或大数据量的场景，测试系统在极限条件下的稳定性和响应时间。
工具:
locust：开源负载测试工具，支持编写Python脚本模拟用户行为。
pytest 结合 pytest-asyncio 或 pytest-xdist 插件，进行并发测试。
实践: 确定测试目标（如请求/秒、并发用户数），持续监控资源使用情况和响应时间，调整系统配置或代码以提高承载能力。 - 注意事项
环境一致性：确保测试环境（操作系统、Python版本、依赖库版本）尽可能与生产环境一致。
数据代表性：使用接近真实场景的数据集进行测试，以获得有意义的结果。
避免过早优化：在确定真正的瓶颈之前，避免无目的的性能优化，因为这可能会增加代码复杂度而没有实际收益。
性能测试是软件开发周期中的重要环节，它能帮助开发者确保应用不仅功能正确，而且运行高效
代码示例
这里就根据自己查找的资料学习几个模块的一些基础用法
timeit
timeit模块是 Python 标准库中的一个组件，专为度量小段代码执行时间而设计。它通过多次运行代码片段并排除首次运行的启动开销（如编译器预热），来提供精确的平均执行时间。timeit 既可以在命令行界面使用，也可以作为 Python 程序的一部分嵌入使用，非常适合快速评估代码性能和比较不同实现方式的效率。
主要特点：
准确性：通过多次重复执行代码来减少随机误差，提供更准确的执行时间测量。
隔离性：自动处理启动成本，比如模块导入或编译，确保只测量目标代码的执行时间。
易用性：支持简单的命令行界面和Python API，便于在各种环境中使用。
灵活性：允许设置执行次数、预置代码（setup code）等参数，适应不同测试需求。
命令行界面使用这里就不多做介绍了，主要记录一下如何在代码中使用。
常用函数
- timeit.timeit(stmt, globals=None, number=1000000)
- stmt: 要计时的代码字符串。
- globals: 提供执行代码所需的全局命名空间，通常使用 globals()。
- number: 执行代码的次数，默认是100万次，可以根据需要调整。
import timeit
# 定义要测试的代码
code = """
x = 0
for i in range(1000):
x += i
"""
# 使用timeit测量代码执行时间
times = timeit.timeit(code, globals=globals(), number=1000)
# 打印执行时间
print(f"Execution time: {times} seconds")
在代码中，我们代用timeit.timeit函数，测试了code变量所代表的代码执行1000次的耗时。
- timeit.repeat(stmt=‘pass’, setup=‘pass’, timer=, repeat=3, number=1000000)
- stmt: 要计时的代码字符串。
- setup: 在每次执行 stmt 之前执行的代码字符串，用于初始化。
- timer: 计时器类型，默认使用最准确的可用计时器。
- repeat: 重复执行整个测试的次数，返回每次执行的平均时间。
- number: 每次测试中 stmt 执行的次数。
setup_code = "from math import sqrt"
test_code = "sqrt(100)"
times = timeit.repeat(setup=setup_code, stmt=test_code, repeat=5, number=1000)
print(f"Execution times: {times}")
print(f"Minimum execution time: {min(times)}")
这个函数稍微复杂一点点。
第一步是先导入模块，第二步编写要执行的代码，第三步就是执行测试函数了。
根据数据结果我们可以看到先输出了五个执行时间，因为在repeat参数的值传入的是5，相当于这个测试执行了五次。number表示每次执行会执行目标代码1000遍。
最后简单输出了一个五个时间里面最小的执行时间。
结尾
性能测试主要量模块，分两次记录，主要是因为第二个模块有点繁琐。
作业
- 使用timeit模块对自己编写的代码进行测试。
