一、Systrace.py是什么？
Systrace是一款由Android操作系统提供的工具，它有助于在Android设备中级别的Tracing，同时它也是一种用于记录所有进程（CPU、内存、GPU等）的完整分析工具。Systrace.py则是Systrace提供的Python API，帮助开发人员对Systrace命令进行更具有扩展性的编程和限制。（默认情况下，Systrace只对Google代码和系统支持的设备提供支持，在UI层捕获trace信息，并且输出一个HTML report文件，但是Systrace.py则可以实现类似的效果，其排放密度甚至更强）。
二、Systrace.py的特点
除了与官方Systrace命令具有相同的特点外，Systrace.py还添加了一些值得注意的特性，例如：
- 可以为您提供更好的控制权，分别捕获跨多个进程和线程的轨迹数据。
- 可以利用Systrace功能分析的优点，帮助查明繁忙代码段的性能瓶颈。
- 可以对大量不同类型的事件进行过滤与调试。
- 支持各种标记，并且提供了丰富的过滤器。
- 可以集成到Jenkins的构建中以及与其他分析工具一起使用。
三、Systrace.py的用途
Systrace是针对应用程序和系统性能的一种分析工具，那么在实际的开发过程中，Systrace.py可以有哪些用途呢？
- 追踪应用程序性能问题分析（例如卡顿、掉帧、耗电量、启动时间等）。
- 支持在自动化测试中检测应用程序性能和其它是否满足要求（例如，会导致内存泄漏的问题或者处理器运行时间是否在预期范围内）。
- 为发现系统优化带来便利（例如，对输入事件分析以确定问题的根本原因）。
四、Systrace.py的示例代码
#继承SystraceBuilder类，获取所需或将在命令中呈现的数据。
class MySpecificTracing(SystraceBuilder):
def __init__(self, bufferSize):
super().__init__(duration, app, bufferSize)
#重载设置方法，用于定义已包含在命令中的特定项。
def set_categories(self):
self.add_categories('audio', 'bionic', 'view', 'wm', 'audio-hal', 'audio-policy', 'scsi', 'dalvikvm', etc.)
#将一个特制跟踪类的对象传递给systrace的popen函数
with MySpecificTracing(4096) as p:
p.run()
五、Systrace.py的过滤器
Systrace.py的主要目的之一是能够在Systrace命令中指定过滤器，以下面的例子为例。
#创建一个过滤器对象
filter = FiltersBuilder()
#将组件添加到过滤器中
filter.add_categories("wm", "sched", "freq", "idle")
#添加一个条件触发器（就像“when”补丁）
filter.set_trigger(title="Power connected", predicate='arg.name=="ac" and arg.value=="1"')
#添加一个即时操作（通过在TextProgressBar上设置动画效果）
filter.add_action(title="Downloading", duration=5, widget=TextProgressBar())
#将过滤器连接到我们的跟踪器上
with TraceStreamerBuilder(flush_time=10, block=True, shell=True) as t:
t.add_filter(filter)
#注册所需事件列表。
t.set_events("sched", "freq", "idle", "wm")
#解决要跟踪的特定PID（也可以使用all_thread/tag/pid函数）
pid = find_pid_from_package('com.acme.app')
#启动刘易斯P：D（命令行调试）以获取跟踪数据。
t.start(subprocess_flags=["-p", pid])
六、Systrace.py的可读性
Systrace.py不仅具有优秀的功能性，还比Systrace命令产生的简单文本结果更易于理解和使用。我们知道，Systrace命令默认会在$ANDROID_HOME/platform-tools/systrace/下生成一个HTML文件。而在经过Systrace.py的处理后，其生成的结果具有更好的易读性。
#创建一个过滤器对象
filter = FiltersBuilder()
#将组件添加到过滤器中
filter.add_categories('drivers', 'binder_driver', 'workqueue', 'atomic', 'sync')
#将过滤器连接到我们的跟踪器上
with TraceStreamerBuilder(flush_time=10, block=True, shell=True) as t:
t.add_filter(filter)
#注册所需事件列表。
t.set_events('binder', 'workqueue', 'futex', 'drivers', 'irq')
#将跟踪器与指定PID连接（也可以使用all_thread/tag/pid函数）。
pid = find_pid_from_package('com.acme.app')
#启动刘易斯P：D（命令行调试）以获取跟踪数据。
t.start(subprocess_flags=['-p', pid])
# 将跟踪数据文件写入压缩文件
with open("my_trace.bytes", 'wb') as f:
f.write(t.buf.getvalue())
# 使用systrace.py库中的方法生成分析报告
trace = Trace(my_trace.bytes, MultiFileProvider('*.chr'), True, True)
report = Report(trace)
report.build()
# 存储生成的分析报告文件
with open("my_trace.html", 'w') as f:
f.write(report.report_html)
