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使用 Python 3.15 对 web-edit 进行性能分析：火焰图与源码热力图

用 Python 3.15 采样分析器定位 web-edit 性能瓶颈，并生成火焰图与热力图。

SIMON WILLISON'S
Python 3.15性能分析火焰图热力图
成长分 / 100 69 综合收获、行动、留存与影响

为什么值得读了解 Python 3.15 内置采样分析器的实际应用案例。

学习如何通过火焰图和热力图可视化性能数据。

关键洞察
  1. preserve_endings 出现在 64.8% 的 CPU 调用栈中，是主要性能消耗点。
  2. SequenceMatcher.find_longest_match 贡献了 38.3% 的叶样本。
  3. 95.1% 的调用栈来自 AnyIO 工作线程，仅分析主线程会遗漏大部分数据。
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2026年10月12日

研究

使用 Python 3.15 对 web-edit 进行性能分析：火焰图与源码热力图——使用 Python 3.15 内置的 profiling.sampling 对未经修改的 web-edit 应用进行性能分析后发现，混合行尾符的保留在繁忙的编辑工作负载中占据主导地位：preserve_endings 出现在 15,296 个已记录的 CPU 调用栈中的 64.8%，其中 SequenceMatcher.find_longest_match 贡献了 38.3% 的叶样本。对所有线程进行采样至关重要，因为 95.1% 的调用栈来自 AnyIO 的工作线程，仅对主线程进行性能分析将会遗漏这些数据。

我让 Codex 中的 GPT-6 Astra Extra High 针对我新的 web-edit 应用运行了新的 Python 3.15 性能分析器，以检验其能力：

我需要一个针对 PyPI 上 "web-edit" 应用的 Python 3.15 火焰图和热力图演示——先做研究，然后为我制作这些演示

以下是生成的示例火焰图和热力图。

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