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我有一个 Raspberry Pi 位于远程位置。它连接到一个小型自制电路和一个温度探头。我设置了 Raspberry Pi 来做一些事情:
cron
作业以获取温度读数并将其存储在本地的 sqlite 数据库中在那个 Django 应用程序中,我有一个执行以下操作的简单 View :
DataFrame
渲染此 View 大约需要 30 秒。很长一段时间。所以我想看看是什么花了这么长时间。我猜这是与生成图形相关的所有工作。但为了找出答案,我想做一些分析。
我使用 pip 安装了 django-debug-toolbar
和 django-debug-toolbar-line-profiler
。
我已尽我所能根据文档配置它们。特别是,我设置了:
DEBUG = True
TEMPLATE_DEBUG = DEBUG
DEBUG_TOOLBAR_PATCH_SETTINGS = False
MIDDLEWARE_CLASSES = (
'debug_toolbar.middleware.DebugToolbarMiddleware',
'django.middleware.common.CommonMiddleware',
'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware',
'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware',
'django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware',
'django.contrib.messages.middleware.MessageMiddleware',
# Uncomment the next line for simple clickjacking protection:
# 'django.middleware.clickjacking.XFrameOptionsMiddleware',
)
DEBUG_TOOLBAR_PANELS = (
'debug_toolbar.panels.versions.VersionsPanel',
'debug_toolbar.panels.timer.TimerPanel',
'debug_toolbar.panels.settings.SettingsPanel',
'debug_toolbar.panels.headers.HeadersPanel',
'debug_toolbar.panels.sql.SQLPanel',
'debug_toolbar.panels.staticfiles.StaticFilesPanel',
'debug_toolbar.panels.templates.TemplatesPanel',
'debug_toolbar.panels.cache.CachePanel',
'debug_toolbar.panels.signals.SignalsPanel',
'debug_toolbar.panels.logging.LoggingPanel',
'debug_toolbar.panels.redirects.RedirectsPanel',
'debug_toolbar_line_profiler.panel.ProfilingPanel',
)
此外,INTERNAL_IPS
也设置妥当。
我使用基于类的 View 构建了我的 View 。它看起来像这样:
from django.views.generic import TemplateView
from XXXX.models import TempReading, TempSeries
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
from matplotlib.figure import Figure
from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas
import seaborn as sbn
import StringIO
class TestView(TemplateView):
template_name = 'XXXX/test.html'
def get_context_data(self, **kwargs):
upstairs = TempSeries.objects.get(name='Upstairs')
upstairstemps = upstairs.tempreading_set.all().order_by('-timestamp')[:300]
frame = pd.DataFrame(list(upstairstemps.values()))
frame.set_index('timestamp', inplace=True)
# matplotlib.rcParams['svg.fonttype'] = 'none'
fig = Figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
frame['value'].plot(ax=ax)
ax.get_xaxis().grid(color='w', linewidth=1)
ax.get_yaxis().grid(color='w', linewidth=1)
fig.set(facecolor='w')
canvas = FigureCanvas(fig)
imgdata = StringIO.StringIO()
canvas.print_svg(imgdata)
imgstr = imgdata.getvalue()
context = super(TestView, self).get_context_data(**kwargs)
context['svgtext'] = imgstr
context['htmltable'] = frame[:5].to_html()
return context
我最感兴趣的代码是get_context_data
。
当我加载页面时,调试工具栏确实出现了。并显示分析面板。但我所看到的是:
{method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
这是页面首次加载时的屏幕截图:
这是它在分析页面上的样子:
它似乎根本没有在进行任何“线路分析”!我期待在基于类的 View 中看到每一行的定时结果。特别是对于 get_context_data
函数中的每一行。这是怎么回事?非常感谢任何帮助。
4/2 编辑
作为测试,我编写了一个虚拟 View ,不使用基于类的 View 。这似乎工作得很好。这是新的非基于类的 View :
def testview2(request):
df = pd.DataFrame({'a': np.random.randn(10), 'b': np.random.randn(10)})
htmltable = df.to_html()
context = {}
context['htmltable'] = htmltable
return render(request, 'XXXX/test2.html', context)
这会在分析 Pane 中产生以下结果:
所以这似乎工作正常。关于 debug-toolbar-line-profiler
如何与基于类的 View 一起工作,我是否遗漏了一些微妙之处?在文档中,它建议它将分析类中不以下划线开头的任何方法。这是不正确的吗?
最佳答案
当我用 @csrf_exempt
装饰我的 View 时,我注意到了这种情况;一旦移除,探查器就可以正常工作。
不确定为什么会导致这个问题,但这对我来说已经解决了。
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