Nuestra elección a la hora de subir datos a la nube fue Google App Engine, el servicio que permite ejecutar aplicaciones web en la infraestructura de Google. El desarrollo  en esta plataforma presenta ciertas características que obligan a cambiar el chip desde un primer momento y que nos fuerzan implícitamente a tener en cuenta la eficiencia y, sobretodo, la escalabilidad. Dicho esto, siempre hay momentos a lo largo del camino en los que uno se plantea revisar la eficiencia global de la aplicación para mejorar su tiempo de respuesta, reducir los consumos de cpu y, de paso, reducir la factura cobrada por Google.

La primera vez que nos enfrentamos a esta situación decidimos usar cProfile y pstats para estudiar los tiempos de nuestro código Python centrándonos en aspectos clásicos como optimización de búsquedas, mejora de la eficiencia en la manera de concatenar cadenas, reducción del número de iteraciones en un bucle…la verdad es que de poco nos sirvió, ya que, veíamos que la mayor parte del tiempo de proceso se gastaba en algo que en el profile se indicaba con líneas como esta:

_apphosting_runtime___python__apiproxy.Wait

Es decir, que la mayor parte del tiempo nuestra aplicación estaba esperando a que se completase el proceso realizado por una llamada a alguna API de Google.

Estudiando en detalle el lugar del código en el que aparecen estas líneas, se puede averiguar a qué API se están refiriendo pero, por suerte, todo ese trabajo dejó de ser necesario gracias al descubrimiento de Appstats:

Appstats es una herramienta creada por  Guido van Rossum (creador de Python y actual empleado de Google) que forma parte del SDK y nos permite ver en detalle en qué emplea realmente el tiempo nuestra aplicación mediante el estudio de las RPC, es decir, las llamadas remotas que nuestra aplicación hace a las distintas API’s de Google. Su instalación es muy sencilla y podemos instalarla incluso en producción porque consume muy pocos recursos.

En  el siguiente video, el propio Guido, nos explica las bondades de esta herramienta indispensable:

En el video se muestra cómo instalar y usar la herramienta, una breve explicación de su funcionamiento y consumo, posibilidades de configuración y algunos ejemplos de uso como, por ejemplo, detección de ciertos patrones de ineficiencia comunes a muchas aplicaciones : Patterns of Doom!