feat(性能分析): 实现性能分析工具模块并添加相关测试

添加性能分析工具模块，包括时间测量、内存分析和性能统计功能添加测试文件和示例配置，完善性能分析工具的使用场景在工具模块中实现单例装饰器并导出到__init__.py
2026-01-18 22:18:17 +08:00
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--- a/profile_main.py
+++ b/profile_main.py
@@ -0,0 +1,94 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+性能分析入口文件
+
+用于启动带有性能分析功能的应用程序。
+
+使用方法：
+    python profile_main.py [options]
+
+选项：
+    -h, --help            显示帮助信息
+    --profile, -p         启用详细性能分析（使用 pyinstrument）
+    --memory, -m          启用内存使用分析
+    --output, -o FILE     性能分析报告输出文件（HTML格式）
+    --threshold, -t SEC   设置性能监控阈值（秒）
+    --stats, -s           在程序结束时输出性能统计报告
+"""
+
+import sys
+import argparse
+import os
+
+# 将项目根目录添加到 sys.path
+ROOT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+sys.path.insert(0, ROOT_DIR)
+
+# 解析命令行参数
+parser = argparse.ArgumentParser(description='性能分析入口文件')
+parser.add_argument('--profile', '-p', action='store_true', help='启用详细性能分析（使用 pyinstrument）')
+parser.add_argument('--memory', '-m', action='store_true', help='启用内存使用分析')
+parser.add_argument('--output', '-o', type=str, default='performance_report.html', help='性能分析报告输出文件（HTML格式）')
+parser.add_argument('--threshold', '-t', type=float, default=0.5, help='设置性能监控阈值（秒）')
+parser.add_argument('--stats', '-s', action='store_true', help='在程序结束时输出性能统计报告')
+
+args = parser.parse_args()
+
+# 设置全局性能分析配置
+os.environ['PERFORMANCE_PROFILE'] = '1' if args.profile else '0'
+os.environ['PERFORMANCE_MEMORY'] = '1' if args.memory else '0'
+os.environ['PERFORMANCE_OUTPUT'] = args.output
+os.environ['PERFORMANCE_THRESHOLD'] = str(args.threshold)
+os.environ['PERFORMANCE_STATS'] = '1' if args.stats else '0'
+
+# 导入并运行主程序
+from core.utils.performance import profile, aprofile
+from main import main
+import asyncio
+
+async def main_with_profile():
+    """
+    带有性能分析的主函数入口
+    """
+    if args.profile:
+        # 使用 pyinstrument 进行详细性能分析
+        from pyinstrument import Profiler
+        from pyinstrument.renderers import HTMLRenderer
+        
+        profiler = Profiler()
+        profiler.start()
+        
+        try:
+            await main()
+        finally:
+            profiler.stop()
+            
+            # 输出分析结果到控制台
+            print("\n" + "=" * 80)
+            print("性能分析结果")
+            print("=" * 80)
+            print(profiler.print())
+            
+            # 保存HTML报告
+            try:
+                html = profiler.render(HTMLRenderer())
+                with open(args.output, 'w', encoding='utf-8') as f:
+                    f.write(html)
+                print(f"\n性能分析报告已保存到: {args.output}")
+            except Exception as e:
+                print(f"\n保存性能分析报告失败: {e}")
+    else:
+        # 不使用详细分析，直接运行
+        await main()
+
+if __name__ == "__main__":
+    try:
+        asyncio.run(main_with_profile())
+    finally:
+        # 输出性能统计报告
+        if args.stats:
+            from core.utils.performance import performance_stats
+            print("\n" + "=" * 80)
+            print("性能统计报告")
+            print("=" * 80)
+            print(performance_stats.report())