Python实现C代码统计工具(三)

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标签： Python 性能分析 exe

Python实现C代码统计工具(三)
声明
一. 性能分析
- 1.1 分析单条语句
- 1.2 分析代码片段
- 1.3 分析整个模块
二. 制作exe

声明

本文将对《Python实现C代码统计工具(二)》中的C代码统计工具进行性能分析，并制作Windows系统下可用的exe文件。本文所述的方法也适用于其他Python脚本。

一. 性能分析

Python标准库提供两个代码性能分析相关的模块，即timeit和cProfile/profile。前者更适合测试简短的代码片段，后者则可分析代码片段乃至整体模块中各个函数的调用次数、运行耗时等信息。

cProfile是profile的C版本，开销更小。基于cProfile模块，可方便地评估程序性能瓶颈(bottleneck)，借以发现程序中值得优化的短板。

根据粒度不同，可将cProfile使用场景分为三类。

1.1 分析单条语句

import cProfile, pstats, re, cStringIOcProfile.run('re.compile("foo|bar")', 'prfRes') #将cProfile的结果写入prfRes文件p = pstats.Stats('prfRes') #pstats读取cProfile输出结果 #strip_dirs()剥除模块名的无关路径(如C:\Python27\lib\) #sort_stats('cumtime')或sort_stats('cumulative')按照cumtime对打印项排序 #print_stats(n)打印输出前10行统计项(不指定n则打印所有项) p.strip_dirs().sort_stats('cumtime').print_stats(5)

pstats 模块可用多种方式对cProfile性能分析结果进行排序并输出。运行结果如下：

Tue May 24 13:56:07 2016 prfRes 195 function calls (190 primitive calls) in 0.001 seconds Ordered by: cumulative time List reduced from 33 to 5 due to restriction <5> ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.000 0.000 0.001 0.001 <string>:1(<module>) 1 0.000 0.000 0.001 0.001 re.py:192(compile) 1 0.000 0.000 0.001 0.001 re.py:230(_compile) 1 0.000 0.000 0.001 0.001 sre_compile.py:567(compile) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 sre_compile.py:552(_code)

其中，tottime表示某函数的总计运行时间(不含该函数内调用的子函数运行时间)，cumtime表示某函数及其调用的子函数的累积运行时间。

1.2 分析代码片段

pr = cProfile.Profile() pr.enable() #以下为待分析代码段 regMatch = re.match('^([^/]*)/(/|\*)+(.*)$', '//*suspicious') print regMatch.groups() pr.disable() #以上为待分析代码段s = cStringIO.StringIO() pstats.Stats(pr, stream=s).sort_stats('cumulative').print_stats(10) print s.getvalue()

运行结果如下：

('', '*', 'suspicious') 536 function calls (512 primitive calls) in 0.011 seconds Ordered by: cumulative time List reduced from 78 to 10 due to restriction <10> ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 2 0.000 0.000 0.009 0.005 C:\Python27\lib\idlelib\PyShell.py:1343(write) 2 0.000 0.000 0.009 0.005 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:591(__call__) 2 0.000 0.000 0.009 0.005 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:208(remotecall) 2 0.000 0.000 0.009 0.004 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:238(asyncreturn) 2 0.000 0.000 0.009 0.004 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:279(getresponse) 2 0.000 0.000 0.009 0.004 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:295(_getresponse) 2 0.000 0.000 0.009 0.004 C:\Python27\lib\threading.py:309(wait) 8 0.009 0.001 0.009 0.001 {method 'acquire' of 'thread.lock' objects} 1 0.000 0.000 0.002 0.002 C:\Python27\lib\re.py:138(match) 1 0.000 0.000 0.002 0.002 C:\Python27\lib\re.py:230(_compile)

1.3 分析整个模块

使用命令行，调用cProfile脚本分析其他脚本文件。命令格式为：

python -m cProfile [-o output_file] [-s sort_order] myscript.py

注意，-o和-s选项不可同时使用。

以C代码统计工具为例，运行如下命令：

E:\PyTest>python -m cProfile -s tottime CLineCounter.py source -d -b > out.txt

截取out.txt文件部分内容如下：

2503 1624 543 362 0.25 xtm_mgr.c 140872 93749 32093 16938 0.26 <Total:82 Code Files> 762068 function calls (762004 primitive calls) in 2.967 seconds Ordered by: internal time ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 82 0.985 0.012 2.869 0.035 CLineCounter.py:11(CalcLines) 117640 0.612 0.000 1.315 0.000 re.py:138(match) 117650 0.381 0.000 0.381 0.000 {method 'match' of '_sre.SRE_Pattern' objects} 117655 0.319 0.000 0.324 0.000 re.py:230(_compile) 138050 0.198 0.000 0.198 0.000 {method 'isspace' of 'str' objects} 105823 0.165 0.000 0.165 0.000 {method 'strip' of 'str' objects} 123156/123141 0.154 0.000 0.154 0.000 {len} 37887 0.055 0.000 0.055 0.000 {method 'group' of '_sre.SRE_Match' objects} 82 0.041 0.000 0.041 0.000 {method 'readlines' of 'file' objects} 82 0.016 0.000 0.016 0.000 {open} 1 0.004 0.004 2.950 2.950 CLineCounter.py:154(CountDir)

由tottime可见，此处的性能瓶颈在于CalcLines()函数和其中的正则表达式处理。而isspace()和strip()方法及len()函数因调用次数较多，总的耗时也颇为可观。

作为对比，以下给出一种未使用正则表达式的统计实现：

def CalcLines(line, isBlockComment): lineType, lineLen = 0, len(line) line = line + '\n' #添加一个字符防止iChar+1时越界 iChar, isLineComment = 0, False while iChar < lineLen: #行结束符(Windows:\r\n; Mac:\r; Unix:\n) if line[iChar] == '\r' or line[iChar] == '\n': break elif line[iChar] == ' ' or line[iChar] == '\t': #空白字符 iChar += 1; continue elif line[iChar] == '/' and line[iChar+1] == '/': #行注释 isLineComment = True lineType |= 2; iChar += 1 #跳过'/' elif line[iChar] == '/' and line[iChar+1] == '*': #块注释开始符 isBlockComment[0] = True lineType |= 2; iChar += 1 elif line[iChar] == '*' and line[iChar+1] == '/': #块注释结束符 isBlockComment[0] = False lineType |= 2; iChar += 1 else: if isLineComment or isBlockComment[0]: lineType |= 2 else: lineType |= 1 iChar += 1 return lineType #Bitmap：0空行，1代码，2注释，3代码和注释

在CalcLines()函数中。参数line为当前文件行字符串，参数isBlockComment指示当前行是否位于块注释内。该函数直接分析句法，而非模式匹配。注意，行结束符可能因操作系统而异，因此应区分CR(回车)和LF(换行)符。此外，也可在读取文件时采用"rU"(即通用换行模式)，该模式会将行结束符\r\n和 \r替换为\n。

基于新的CalcLines()函数，CountFileLines()函数需作如下修改：

def CountFileLines(filePath, isRawReport=True, isShortName=False): fileExt = os.path.splitext(filePath) if fileExt[1] != '.c' and fileExt[1] != '.h': return isBlockComment = [False] #或定义为全局变量，以保存上次值 lineCountInfo = [0]*4 #[代码总行数, 代码行数, 注释行数, 空白行数] with open(filePath, 'r') as file: for line in file: lineType = CalcLines(line, isBlockComment) lineCountInfo[0] += 1 if lineType == 0: lineCountInfo[3] += 1 elif lineType == 1: lineCountInfo[1] += 1 elif lineType == 2: lineCountInfo[2] += 1 elif lineType == 3: lineCountInfo[1] += 1; lineCountInfo[2] += 1 else: assert False, 'Unexpected lineType: %d(0~3)!' %lineType if isRawReport: global rawCountInfo rawCountInfo[:-1] = [x+y for x,y in zip(rawCountInfo[:-1], lineCountInfo)] rawCountInfo[-1] += 1 elif isShortName: detailCountInfo.append([os.path.basename(filePath), lineCountInfo]) else: detailCountInfo.append([filePath, lineCountInfo])

将这种统计实现命名为BCLineCounter.py。通过cProfile命令分析其性能，截取out.txt文件部分内容如下：

2503 1624 543 362 0.25 xtm_mgr.c 140872 93736 32106 16938 0.26 <Total:82 Code Files> 286013 function calls (285979 primitive calls) in 3.926 seconds Ordered by: internal time ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 140872 3.334 0.000 3.475 0.000 BCLineCounter.py:15(CalcLines) 83 0.409 0.005 3.903 0.047 BCLineCounter.py:45(CountFileLines) 141593/141585 0.142 0.000 0.142 0.000 {len} 82 0.014 0.000 0.014 0.000 {open} 1 0.004 0.004 0.004 0.004 collections.py:1(<module>) 416 0.003 0.000 0.004 0.000 ntpath.py:96(splitdrive) 84 0.002 0.000 0.002 0.000 {nt._isdir} 1 0.002 0.002 0.007 0.007 argparse.py:62(<module>) 1 0.002 0.002 3.926 3.926 BCLineCounter.py:6(<module>)

可见，性能并不如CLineCounter.py。因此，使用标准库(如re)提供的函数或方法，不失为明智的选择。

此外，对比BCLineCounter.py和CLineCounter.py的详细行数报告可知，两者的统计结果存在细微差异(正负误差不超过5行)。差异主要体现在有效代码行和纯注释行统计上，因为总行数和空白行数通常不会出现统计误差。那么，哪种实现更可靠呢？

作者首先想到挑选存在统计差异的文件，人工或半人工地删除纯注释行和空白行，从而得到精确的有效代码行数。之所以不编写脚本自动删除上述类型的文件行，是因为作者对于注释行的解析已经存在误差，无法作为基准参考。

C语言预处理器可剔除代码注释，但同时也会剔除#if 0...#endif之类的无效语句，不满足要求。于是，作者用UEStudio打开源文件，进入【搜索(Search)】|【替换(Replace)】页，选择Unix正则表达式引擎，用^\s*/\*.*\*/匹配单行注释(/*abc*/)并替换为空字符，用^\s*//.*$匹配单行注释(//abc)并替换为空字符。然后，查找并手工删除跨行注释及其他未匹配到的单行注释。最后，选择UltraEdit正则表达式引擎，用%[ ^t]++^p匹配空行并替换为空字符，即可删除所有空行。注意，UEStudio帮助中提供的正则表达式^p$一次只能删除一个空行。

按上述方式处理两个大型文件后，初步发现BCLineCounter.py关于有效代码行数的统计是正确的。然而，这种半人工处理方式太过低效，因此作者想到让两个脚本处理相同的文件，并输出有效代码行或纯注释行的内容，将其通过Araxis Merge对比。该工具会高亮差异行，且人工检查很容易鉴别正误。此处，作者假定对于给定文件的给定类型行数，BCLineCounter.py和CLineCounter.py必有一者统计正确(可作基准)。当然，也有可能两者均有误差。因此，若求保险，也可同时输出类型和行内容，再行对比。

综合检查结果发现，BCLineCounter.py较CLineCounter.py更为健壮。这是因为，模式匹配需要处理的场景繁多，极易疏漏。例如，CLineCounter.py无法正确处理下面的代码片段：

void test(){ /*/multiline, comment */ int a = 1/2; //comment //* Assign a value }

读者若有兴趣，可修改和调试CLineCounter.py里的正则表达式，使该脚本高效而健壮。

二. 制作exe

py2exe可将Python脚本转换为Windows可执行程序(*.exe)，以便在未安装Python环境的windows主机上独立运行该程序。

登录SourceForge，可下载并安装与当前Python环境对应的py2exe版本。安装后，在Lib\site-packages\py2exe\samples目录下可找到多个官方使用示例。

在Python交互窗口中运行如下命令，可查看py2exe的帮助信息：

>>> import py2exe >>> help(py2exe) Help on package py2exe: ... ... ... ... ...

若使用简单的setup.py打包文件，即setup(console=['CLineCounter.py'])，则执行打包命令python mysetup.py py2exe后将在当前目录下创建build(1.28M)和dist(4.96M)两个子目录。其中，dist子目录包含CLineCounter.exe、python27.dll、w9xpopen.exe、library.zip及若干.pyd文件。通常，dist子目录的文件需要一起发布。但w9xpopen.exe用于Windows98系统，可以删除。

显然，发布一个文件包不如发布单个可执行程序。同时，文件包的体积显得过大(CLineCounter.py只有不到7K)。因此，需要压缩体积并制作单一的exe。

要压缩文件包体积，首先通过py2exe输出日志分析其打包细节。为缩短篇幅，以下给出裁剪过的py2exe输出日志(行尾带省略号则表示该行后面省略若干行)：

running py2exe creating E:\PyTest\build creating E:\PyTest\build\bdist.win32 ... creating E:\PyTest\dist ... byte-compiling C:\Python27\lib\difflib.py to difflib.pyc ... byte-compiling C:\Python27\lib\doctest.py to doctest.pyc ... byte-compiling C:\Python27\lib\encodings\ascii.py to encodings\asc byte-compiling C:\Python27\lib\encodings\cp1252.py to encodings\cp1252.pyc ... byte-compiling C:\Python27\lib\encodings\gbk.py to encodings\gbk.pyc ... byte-compiling C:\Python27\lib\encodings\iso2022_jp.py to encodings\iso2022_jp.pyc ... byte-compiling C:\Python27\lib\encodings\iso8859_9.py to encodings\iso8859_9.pyc ... byte-compiling C:\Python27\lib\encodings\mac_arabic.py to encodings\mac_arabic.pyc ... byte-compiling C:\Python27\lib\encodings\shift_jis.py to encodings\shift_jis.pyc ... byte-compiling C:\Python27\lib\encodings\utf_8.py to encodings\utf_8.pyc ... byte-compiling C:\Python27\lib\optparse.py to optparse.pyc ... byte-compiling C:\Python27\lib\pdb.py to pdb.pyc byte-compiling C:\Python27\lib\pickle.py to pickle.pyc ... byte-compiling C:\Python27\lib\re.py to re.pyc ... byte-compiling C:\Python27\lib\threading.py to threading.pyc ... byte-compiling C:\Python27\lib\unittest\case.py to unittest\case.pyc ... *** copy extensions *** copying C:\Python27\DLLs\_hashlib.pyd -> E:\PyTest\dist ...

可见，很多不需要的模块也被打包，如日文编码文件和unittest等。此时，可备份Lib\encodings目录，然后手动删除原目录下不需要的语言文件。其他模块则可通过打包文件excludes选项进行排除。

综上，作者采用以下打包文件(命名为PackOneExe.py)：

#!/usr/bin/python #coding=utf-8from distutils.core import setup import py2exe, sys, shutil#若未提供命令行参数，则以静默模式创建可执行文件(exe) if len(sys.argv) == 1: sys.argv.append('py2exe') sys.argv.append('-q')TARGET_PY = 'CLineCounter.py' EXE_DIR = TARGET_PY[:-3] + '_exe' #includes = ['encodings', 'encodings_trim.*'] includes = ['encodings', 'encodings.gbk', 'encodings.utf_8'] excludes = ['unittest', 'doctest', 'optparse', 'difflib', 'pdb', 'threading', 'subprocess', 'pickle'] dll_excludes = ['msvcp90.dll', 'mswsock.dll', 'powrprof.dll', 'w9xpopen.exe']setup( options = {'py2exe': {'compressed': 1, #压缩 'optimize': 2, #优化级别 'ascii': 1, #不自动包含encodings和codecs 'includes': includes, #待包含模块名的列表 'excludes': excludes, #不予包含的模块名列表 'dist_dir': EXE_DIR, #存放最终发布文件的目录 'bundle_files': 1 #所有文件打包为一个exe文件 }}, zipfile = None, #不生成library.zip文件 console = [TARGET_PY] #待转换为控制台exe的脚本文件列表 )shutil.rmtree('build')

其中，options的bundle_files项指定将pyd和dll文件打包到单个exe文件中。此外，setup使用zipfile=None禁止创建library.zip。注意，此处假定C代码统计工具仅涉及中英文字符编码，因此仅包含gbk和utf-8两个编码文件。若为保险起见，可包含精简过的encodings目录(如注释所示)。options的excludes项对应一些未用到且体积较大的模块文件。

PackOneExe.py对应的py2exe输出日志局部如下：

byte-compiling C:\Python27\lib\dummy_thread.py to dummy_thread.pyo byte-compiling C:\Python27\lib\encodings\__init__.py to encodings\__init__.pyo byte-compiling C:\Python27\lib\encodings\aliases.py to encodings\aliases.pyo byte-compiling C:\Python27\lib\encodings\gbk.py to encodings\gbk.pyo byte-compiling C:\Python27\lib\encodings\utf_8.py to encodings\utf_8.pyo byte-compiling C:\Python27\lib\functools.py to functools.pyo

将打包文件PackOneExe.py和主程序文件CLineCounter.py放在同一目录下，运行如下命令：

E:\PyTest>python PackOneExe.py py2exe > out.txt #或 E:\PyTest>PackOneExe.py > out.txt

则在CLineCounter_exe子目录下生成2.68M的CLineCounter.exe文件。可见，文件体积相比先前的文件包有显著的缩减。

接着，使用UPX工具进一步地压缩CLineCounter.exe文件。UPX是个通用的可执行文件压缩器，具有免费、压缩率高(效果优于zip/gzip)、解压速度快、支持多种可执行文件格式等优点，是压缩可执行文件时的首选工具。

UPX以控制台命令行方式操作，可通过-h选项查看详细帮助。压缩命令如下：

E:\PyTest>upx -9 -f CLineCounter_exe\CLineCounter.exe #或 E:\PyTest>upx -9 -f CLineCounter_exe\CLineCounter.exe -o CLC.exe

前者会用压缩文件覆盖原文件，后者保留原文件而另外生成压缩文件(CLC.exe)。注意，-n(1~9)选项指示压缩模式，数值越大压缩率越高，但压缩和解压速度越慢(影响加载速度)。--best压缩率最高，速度也最慢，不建议用于大文件。

作者使用UPX 3.91w版本，可将2.68M的CLineCounter.exe文件压缩至1.22M。经检验运行正常。