🚀 QwenPaw 启动性能分析工具

一键分析 QwenPaw 启动性能，识别瓶颈，提供优化建议。

快速开始

# 1. 生成报告
python scripts/startup_profile/analyze.py

# 2. 启动本地服务器查看（推荐）
python scripts/startup_profile/serve.py

执行后：

收集 import 时间数据
收集函数执行追踪（可选）
生成 JSON 数据
使用 HTTP 服务器查看报告

注意：由于浏览器安全限制（CORS），直接用 file:// 协议打开 HTML 无法加载数据。请使用 serve.py 或手动启动 HTTP 服务器：

cd /path/to/QwenPaw
python -m http.server 8000
# 访问: http://localhost:8000/scripts/startup_profile/output/report.html

生成文件

output/
├── importtime.log         # Import 时间原始日志
├── execution_trace.json   # 函数执行追踪（如果成功）
├── analysis.json          # 分析数据（核心）
└── report.html            # 可视化报告 ⭐

报告功能

Import 时间分析 - QwenPaw 模块和第三方库导入耗时排名
函数执行时间 - Top 20 函数执行时间统计
函数调用树 - 完整的函数调用层级关系和耗时（限制深度 5 层，每层最多显示前 10 个调用）
交互式图表 - Chart.js 横向柱状图可视化
双语支持 - 中英文一键切换
性能标记 - 根据耗时自动标记快/中/慢函数（绿/黄/红）

工作原理

数据收集
- 使用 Python -X importtime 收集 import 时间
- 使用 exec_tracer 追踪函数调用
数据分析
- 解析日志文件
- 分类统计（QwenPaw/第三方/标准库）
- 计算占比和性能指标
可视化展示
- HTML 读取 JSON 数据
- 交互式图表和表格
- 支持搜索、排序、过滤

文件说明

analyze.py - 数据收集和分析脚本
viewer.html - 可视化界面（双语）
README.md - 中文文档
README_EN.md - 英文文档

常见问题

Q: 为什么每次结果不同？ A: Import 时间受系统负载影响，建议多次运行取平均值。

Q: 如何对比优化前后？ A: 保存 output/ 目录，优化后重新运行对比。

Q: 函数追踪失败怎么办？ A: 正常现象，不影响 import 分析。可单独使用 exec_tracer。

技术细节

Python 3.8+
无额外依赖（除了 QwenPaw 本身）
纯 JSON 数据输出
HTML 独立运行，可离线查看

2.6 KiB Raw Blame History