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Python性能分析工具Profile

时间:2019-05-14 13:25:10      阅读:177      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:www   运行时间   指定   pst   pstats   highlight   mtime   命令行   target   

Python性能分析工具Profile

 

 

代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方,程序运行的主要时间是消耗在哪里,对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位,python 内置了丰富的性能分析工具,如 profile,cProfile 与 hotshot 等。其中 Profiler 是 python 自带的一组程序,能够描述程序运行时候的性能,并提供各种统计帮助用户定位程序的性能瓶颈。Python 标准模块提供三种 profilers:cProfile,profile 以及 hotshot。
profile 的使用非常简单,只需要在使用之前进行 import 即可,也可以在命令行中使用。

 

使用Profile

测试示例:

import profile
def a():
    sum = 0
    for i in range(1, 10001):
        sum += i
    return sum

def b():
    sum = 0
    for i in range(1, 100):
        sum += a()
    return sum
if __name__ == "__main__":
   profile.run("b()")

输出结果:

        
104 function calls in 0.094 seconds Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 0.000 0.000 0.094 0.094 :0(exec) 1 0.000 0.000 0.000 0.000 :0(setprofile) 1 0.000 0.000 0.094 0.094 <string>:1(<module>) 1 0.000 0.000 0.094 0.094 profile:0(b()) 0 0.000 0.000 profile:0(profiler) 99 0.094 0.001 0.094 0.001 test.py:15(a) 1 0.000 0.000 0.094 0.094 test.py:21(b)

  

其中输出每列的具体解释如下:

●ncalls:表示函数调用的次数;

●tottime:表示指定函数的总的运行时间,除掉函数中调用子函数的运行时间;

●percall:(第一个 percall)等于 tottime/ncalls;

●cumtime:表示该函数及其所有子函数的调用运行的时间,即函数开始调用到返回的时间;

●percall:(第二个 percall)即函数运行一次的平均时间,等于 cumtime/ncalls;

●filename:lineno(function):每个函数调用的具体信息;

如果需要将输出以日志的形式保存,只需要在调用的时候加入另外一个参数。如 profile.run(“profileTest()”,”testprof”)。

  

 

 

命令行

如果我们不想在程序中调用profile库使用,可以在命令行使用命令。

import os

def a():
    sum = 0
    for i in range(1, 10001):
        sum += i
    return sum

def b():
    sum = 0
    for i in range(1, 100):
        sum += a()
    return sum

print b()

 

运行命令查看性能分析结果

python -m cProfile test.py

 

将性能分析结果保存到result文件

python -m cProfile -o result test.py

 

使用pstats来格式化显示结果

python -c "import pstats; p=pstats.Stats(‘reslut); p.print_stats()"

 

python -c "import pstats; p=pstats.Stats(‘result‘); p.sort_stats(‘time‘).print_stats()

sort_stats支持一下参数:

calls, cumulative, file, line, module, name, nfl, pcalls, stdname, time

  

 

 

测试示例:在代码中直接使用profile与stats

import os
def a():
sum = 0
for i in range(1, 10001):
sum += i
return sum
def b():
sum = 0
for i in range(1, 100):
sum += a()
return sum
print b()
import cProfile
#cProfile.run("b()")
cProfile.run("b()", "result")
import pstats
pstats.Stats(result).sort_stats(-1).print_stats()

 

refence

https://blog.csdn.net/xiemanR/article/details/69398057

https://www.cnblogs.com/wangjian8888/p/6095772.html

https://blog.csdn.net/kongxx/article/details/52216850

http://ju.outofmemory.cn/entry/46805

Python性能分析工具Profile

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原文地址:https://www.cnblogs.com/-wenli/p/10861526.html

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