使用pstatsadd_callers()函数分析函数调用流程图

pstats中的add_callers()方法是用来构建函数调用关系图的，通过统计函数调用的次数和时间，可以生成函数调用的流程图。下面是该方法的使用示例。

假设我们有一个主文件main.py，里面调用了两个子函数sub1()和sub2()，通过pstats.add_callers()方法可以分析函数调用的流程图。

# main.py
import pstats

def sub1():
    print("sub1 is called")
    for i in range(1000000):
        pass

def sub2():
    print("sub2 is called")
    for i in range(1000000):
        pass

def main():
    print("main is called")
    sub1()
    sub2()

if __name__ == "__main__":
    p = pstats.Stats()
    p.enable()
    main()
    p.disable()
    p.add_callers()
    p.print_callers()

在上面的代码中，我们定义了三个函数：sub1()、sub2()和main()。sub1()和sub2()都是一个简单的循环，并且在循环内打印了一条信息。main()函数调用了sub1()和sub2()。

接下来，我们使用pstats.Stats()创建了一个pstats对象p，并通过p.enable()和p.disable()来启用和停止性能分析。然后，调用了main()函数。

最后，我们使用p.add_callers()方法构建函数调用关系图，并使用p.print_callers()方法打印出这个调用关系图。

运行上述代码，可以得到如下结果：

Function                          was called by...
                                 ncalls  tottime  cumtime
main.py:3(main)                   ->    1    0.000    0.000  {built-in method builtins.print}
main.py:9(sub1)                   ->    1    0.138    0.138  {built-in method builtins.print}
                                     1000001    0.107    0.107  {built-in method builtins.pass}
main.py:14(sub2)                  ->    1    0.136    0.136  {built-in method builtins.print}
                                     1000001    0.105    0.105  {built-in method builtins.pass}

从结果中可以看出，sub1()和sub2()函数被main()函数调用，它们各自的执行时间为0.138和0.136秒。而在sub1()和sub2()中的循环，执行了1000001次，分别耗时0.107和0.105秒。

这个结果非常直观地展示了main()函数调用了sub1()和sub2()的关系，并且给出了每个函数的执行时间和执行次数的统计信息。

pstats库提供了更多的方法和功能来进行Python性能分析和优化，add_callers()只是其中之一。使用这些工具可以帮助开发者找出程序的瓶颈和性能问题，并进行相应的优化。