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1.服务器CPU太高的优化

在Django项目中使用`line_profiler`进行性能剖析，您需要遵循以下步骤来设置并使用它：

1. **安装line_profiler**：
   在命令行中执行以下命令来安装`line_profiler`：
   ```
   pip install line_profiler
   ```

2. **标记要剖析的函数**：
   使用`@profile`装饰器标记需要剖析的函数。因为`line_profiler`需要知道哪些函数是需要检查性能的。例如：
   ```python
   # views.py 或其他包含Django视图逻辑的文件

   @profile
   def my_view(request):
       # 视图函数中的代码
       return HttpResponse('Hello, world!')
   ```

3. **创建剖析脚本**：
   为了在Django项目中使用`line_profiler`，您需要创建一个剖析脚本，该脚本将运行您的Django服务器并同时启用剖析。为了能找到`@profile`装饰器，您可能需要安装`line_profiler`的相关扩展，或者简单地在脚本顶部定义一个空的`profile`装饰器，如下所示：
   ```python
   # profile_script.py

   try:
       profile  # 引入装饰器，假设line_profiler已安装且可用
   except NameError:
       def profile(func):
           return func  # 如果line_profiler未安装，则定义一个空的装饰器
   ```

4. **运行剖析器**：
   对于`line_profiler`来说，它通常通过命令行使用`kernprof`脚本运行。但在Django项目中，你可以修改`manage.py`文件，让它在Django的开发服务器启动期间执行剖析。向`manage.py`添加以下代码：
   ```python
   # manage.py

   if __name__ == '__main__':
       import sys
       from line_profiler import LineProfiler

       if 'runprofileserver' in sys.argv:
           from django.core.management import execute_from_command_line
           from django.core.management.commands.runserver import Command as runserver
           import myapp.views  # 导入需要剖析的视图

           profiler = LineProfiler()
           profiler.add_function(myapp.views.my_view)  # 将视图函数添加到剖析器

           runserver.run = profiler(runserver.run)  # 包装Django的运行服务器函数

           execute_from_command_line(sys.argv)
           profiler.print_stats()  # 打印剖析结果
       else:
           execute_from_command_line(sys.argv)
   ```

5. **启动Django项目并剖析**：
   你可以执行以下命令来启动Django项目的开发服务器并在视图函数被调用时自动剖析它们：
   ```
   python manage.py runprofileserver
   ```

请注意，在代码中频繁使用`@profile`装饰器，并且直接运行Django时，如果没有通过`kernprof`运行，`@profile`可能会导致NameError。确保在不剖析的环境中去除或条件性地定义该装饰器以避免错误。

在你进行完足够的剖析并且不再需要`line_profiler`时，记得从代码中移除或注释掉`@profile`装饰器。这样做是为了防止因为导入了不存在的装饰器而造成的潜在错误。