使用cProfile进行性能分析 下面是一个简单的Python程序示例,我们将使用cProfile对其进行性能分析: importcProfiledeffibonacci(n):ifn<=1:returnnelse:returnfibonacci(n-1)+fibonacci(n-2)cProfile.run('fibonacci(30)') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在上面的代码中,我们定义了一个递归计算斐波那契数...
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...
2. 从Python代码中使用 你也可以在Python代码中直接使用cProfile。以下是如何从代码中启动性能分析的示例: importcProfile importpstats defyour_function(): # 你的代码逻辑 pass # 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 pro...
统计型profile:以一定频率对执行状态进行采样以计算指标。这种方法不如第一种准确,但对目标代码基本无侵入,开销也少。 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...
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method'disable'of'_lsprof.Profiler'objects} 结果字段说明: ncalls:函数调用的次数。 tottime:在该函数中花费的总时间,不包括调用子函数的时间。 percall:tottime 除以 ncalls。 cumtime:该函数及其所有子函数中花费的总时间。
memory_profiler工具可以统计每行代码占用的内存大小。 安装: pip install memory_profiler pip install psutil 测试代码: 同line_profiler。 使用: 1.在需要测试的函数加上@profile装饰 2.执行命令: python -m memory_profiler C:\Python34\test.py 输出如下: ...
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...
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息。 如果在PyCharm中调用CProfiler生成的调用图不加载任何文本,可能是以下几个原因导致的: ...
Python 线程中的 C/C++ 拓展代码 C/C++ 线程 这里的 Python 线程具体指 CPython 解释器线程,而 C/C++ 线程指不包含 Python 调用栈的 C/C++ 线程。 profiler的分类和选择 我们从以下两个角度对profiler进行刻画: 是否支持 profiling time、off-CPU time 和 wall clock time (CPU time + off-CPU time) 是否...
获得性能分析报告后,可以与其他工具结合使用以达成更好的优化效果。例如line_profiler用于逐行分析、memory_profiler用于分析内存占用情况等。这些工具可以帮助开发者从不同角度了解应用程序的性能。 通过以上步骤,Python编程项目中使用cProfile工具可以使性能分析变得简单而有效,进而通过优化代码极大地提高应用性能。