Python性能分析工具Profile
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代碼優化的前提是需要了解性能瓶頸在什么地方，程序運行的主要時間是消耗在哪里，對于比較復雜的代碼可以借助一些工具來定位，python 內置了豐富的性能分析工具，如 profile,cProfile 與 hotshot 等。其中 Profiler 是 python 自帶的一組程序，能夠描述程序運行時候的性能，并提供各種統計幫助用戶定位程序的性能瓶頸。Python 標準模塊提供三種 profilers:cProfile,profile 以及 hotshot。
profile 的使用非常簡單，只需要在使用之前進行
import
即可,也可以在命令行中使用。
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使用Profile
測試示例：
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()
"
)
輸出結果：
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
:1(
)
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)
其中輸出每列的具體解釋如下：
●ncalls：表示函數調用的次數；
●tottime：表示指定函數的總的運行時間，除掉函數中調用子函數的運行時間；
●percall：（第一個 percall）等于 tottime/ncalls；
●cumtime：表示該函數及其所有子函數的調用運行的時間，即函數開始調用到返回的時間；
●percall：（第二個 percall）即函數運行一次的平均時間，等于 cumtime/ncalls；
●filename:lineno(function)：每個函數調用的具體信息；
如果需要將輸出以日志的形式保存，只需要在調用的時候加入另外一個參數。如 profile.run(“profileTest()”,”testprof”)。
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命令行
如果我們不想在程序中調用profile庫使用，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()
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運行命令查看性能分析結果
python -m cProfile test .py
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將性能分析結果保存到result文件
python -m cProfile -o result test .py
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使用pstats來格式化顯示結果
python - c "import pstats; p=pstats.Stats('reslut); p.print_stats()"
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python - c "import pstats; p=pstats.Stats('result'); p.sort_stats('time').print_stats()
sort_stats支持一下參數：
calls, cumulative, file, line, module, name, nfl, pcalls, stdname, time
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測試示例：在代碼中直接使用profile與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()
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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
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