本章将通过系统全景分析、进程/线程性能分析以及热点函数分析功能，对业务中使用python进行字符串拼接的接口进行性能分析，并根据分析结果进行优化修改，从而实现使用python进行字符串拼接性能增强。

实操过程需要使用鲲鹏平台环境，开发者请继续阅读本章节。

环境部署

如果开发者选择使用自备的鲲鹏平台环境完成课程学习，则需要确保平台环境与如下环境要求保持一致。

硬件要求：

项目	说明
CPU	Kunpeng 920

操作系统要求：

项目	版本	下载地址
OpenEuler	20.03	https://repo.openeuler.org/openEuler-20.03-LTS-SP3/

软件下载地址：

项目	版本	下载地址
DevKit性能分析工具	23.0.T20	https://www.hikunpeng.com/developer/devkit-new-download

测试demo下载地址：

项目	分支	下载地址
devkitdemo	main	https://github.com/kunpengcompute/devkitdemo/archive/refs/heads/main.zip

参照部署指导完成工具部署即可。

使用DevKit性能分析工具进行程序热点分析

1.  python3执行demo

进入“devkitdemo-main/Hyper_tuner/testdemo/Python拼接字符串的性能调优实践”目录，该目录下放置了python拼接字符串的demo，运行time python3 concatenate_string.py string_plus,该接口中使用“+”在for循环中拼接字符串，该demo耗时约11s

2. 进行全景分析操作

3. 查看分析结果

系统性能数据显示CPU负载高。

4. 创建进程线程分析任务

5. 查看进程分析结果

查看进程性能数据，CPU使用率也比其他进程高。

6. 创建应用的热点函数分析任务

由于python3不在工具默认的路径中，首先配置python3的目录到应用程序路径配置项中。

进行路径配置。

再次创建热点函数分析任务。

7. 查看热点函数分析结果

查看总览页面的Top 10热点调用栈，其中memcpy实现内存中复制，__libc_realloc即malloc函数，用来实现内存的申请及分配，它们消耗了较多的CPU资源。

8. 性能瓶颈分析

综合以上的分析，Python中的string是不可变对象，循环中使用+进行大量字符串拼接时，会频繁的进行内存的申请、分配以及字符串的复制，导致性能低下。

9. 性能瓶颈优化

将代码进行修改，使用join拼接字符串，重复以上操作步骤，查看分析结果。

注意运行参数修改为string_join。

10. 调优结果

系统全景分析任务显示，内存平均使用率降低，持续时间缩短。

再次使用进程线程分析，查看分析结果CPU使用率降低。

再次使用热点函数分析，查看分析结果。

应用热点函数分析任务显示，运行时长降低到之前一半，__libc_realloc不再是TOP热点函数。

11. 调优总结