标签:one class 安装 使用方法 程序 内存监控 性能 RKE out
https://docs.python.org/3/library/profile.html
https://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4453953.html
python -m cProfile [-o output_file] [-s sort_order] (-m module | myscript.py)
-o
将结果输出到文件而不是stdout-s
排序状态,选择那些参数排序,常用‘tottime‘-m
作为一个模块而不是脚本, python3.7的cProfile中有,python3.8的Profile有cProfile的结果很长,可以考虑使用line_profile
逐行的python程序性能分析,https://github.com/rkern/line_profiler
安装git clone https://github.com/rkern/line_profiler.git
或pip install line_profiler
kernprof -l -v script_to_profile.py
在script_to_profile.py文件中,对想要分析的函数添加装饰器
@profile
def slow_function(a, b, c):
...
不加-v
参数会将结果保存在script_to_profile.py.lprof
文件中,使用python -m line_profiler script_to_profile.py.lprof
可以查看。
python程序的内存监控https://github.com/pythonprofilers/memory_profiler
安装:pip install -U memory_profiler
使用方法类似于line_profiler.
标签:one class 安装 使用方法 程序 内存监控 性能 RKE out
原文地址:https://www.cnblogs.com/zi-wang/p/12359526.html