cProfiler 统计在整个代码执行过程中,每个函数调用的次数和消耗的时间 line_profiler 分析每一行代码的运行时间,方便定位程序运行效率瓶颈 memory_profiler 分析每行代码的内存使用情况,以进行内存消耗分析 接下来使用cProfiler对Python性能进行分析 一、快速使用 官方文档的一个简单例子来对cProfiler的简单使用进行介绍 impo...
PyCharm是一款由JetBrains开发的集成开发环境(IDE),主要用于Python语言的开发。它提供了丰富的功能和工具,方便开发人员进行代码编写、调试、测试和部署。 CProfiler是Python的一个性能分析工具,用于帮助开发人员识别和优化代码中的性能瓶颈。它可以生成调用图,展示代码中函数之间的调用关系,以及函数的执行时间和调用次数等信...
# 创建一个Profile对象 profiler = cProfile.Profile() profiler.enable()# 开始性能分析 your_function()# 调用你想要分析的函数 profiler.disable()# 结束性能分析 stats = pstats.Stats(profiler).sort_stats('cumulative')# 按累积时间排序 stats.print_stats()# 打印性能分析结果 3. 分析结果 cProfile的输出...
当我们需要对 python 程序进行优化时,第一步要做的并不是盲目去优化,而是首先要对我们现有的程序进行分析,发现程序的性能瓶颈然后进行针对性的优化,这里采用 Python 中常用的性能分析器 cProfiler,并使用 Gprof2Dot 将分析器输出转换成 Graphviz 可处理的图像表述,配合 dot 命令,即可得到不同函数所消耗的时间分析图。
【调优工具】python性能分析工具cProfiler_sysu_lluozh-CSDN博客 发布于 2021-09-14 12:09 博客 Python CSDN 写下你的评论... 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号 无障碍模式 中国+86 其他方式登录 ...
Python标准库中自带两个用于profile的模块:profile和cProfile.两者接口一致,cProfile是用C语言写的,开销更小,精度更高.profile是用纯Python实现,用于用户想扩展自定义profiler的情况.另外有些文档说在某些平台上cProfile不存在,写本文时(2024-7)作者暂时没有发现有profile而没有cProfile的平台. ...
memory_profiler、PyCharm图形化性能测试工具、objgraph 1.timeit 1importtimeit2deffun():3foriinrange(100000):4a = i * i >>>timeit.timeit('fun()', 'from __main__ import fun', number=1) 0.02922706632834235 timeit只输出被测试代码的总运行时间,单位为秒,没有详细的统计。
line_profiler可以统计每行代码的执行次数和执行时间等,时间单位为微妙。 测试代码: C:\Python34\test.py import time @profile def fun(): a = 0 b = 0 for i in range(100000): a = a + i * i for i in range(3): b += 1 time.sleep(0.1) ...
line_profiler可以统计每行代码的执行次数和执行时间等,时间单位为微妙。 测试代码: C:\Python34\test.py import time @profile def fun(): a=0b=0foriinrange(100000): a= a + i *iforiinrange(3): b+=1time.sleep(0.1)returna +b
如果瓶颈问题在某一行中,这样就需要line_profiler解决了。 建议使用kernprof工具 安装 pip install line_profiler AI代码助手复制代码 使用方法一:kernprof @profiledeffib(n):# 文件名aaa.pya, b =0,1foriinrange(0, n): a, b = b, a+breturna ...