本文将向你展示如何使用cProfile,以可视化的方式快速识别代码中哪些部分计算开销最高,并且应该优先进行优化。 安装 cProfile cProfile是我们将用来测量代码的各个部分所需时间的工具,它是Python标准库的一部分,因此无需安装。 QCachegrind QCachegrind将负责可视化cProfile的输出结果,将能够快速观察到性能瓶颈所在。 MacOS ...
cProfile作为Python自带的性能分析工具，允许我们以可视化的形式直观查看代码中各个部分的运行时间，进而快速识别并优先优化性能瓶颈。QCachegrind工具则可帮助我们解读cProfile的输出，展示性能瓶颈所在。为了使用cProfile和QCachegrind，首先确保你的系统已经安装了Homebrew（对于MacOS用户），然后使用Homebrew安装QCac...
本文将向你展示如何使用cProfile,以可视化的方式快速识别代码中哪些部分计算开销最高,并且应该优先进行优化。 安装 cProfile cProfile是我们将用来测量代码的各个部分所需时间的工具,它是Python标准库的一部分,因此无需安装。 QCachegrind QCachegrind将负责可视化cProfile的输出结果,将能够快速观察到性能瓶颈所在。 MacOS ...
可以使用的排序方式有几种,例如按照调用次数('calls')、按照函数内部时间('time')或累积时间('cumulative')等。 六、可视化工具的使用 虽然命令行工具和pstats模块提供了强大的分析能力,但有时直接阅读统计数据会显得比较枯燥。因此,可以利用一些可视化工具,例如SnakeViz或RunSnakeRun,来更为直观地理解性能数据。 安装可...
确实可以使用一些可视化工具来帮助分析cProfile生成的数据。例如,使用SnakeViz和pyprof2calltree等工具,可以将cProfile的输出转换为更易于理解的图形界面,帮助开发者更直观地识别性能瓶颈和优化方向。只需在命令行中安装这些工具并按照说明进行使用,即可获得详细的可视化报告。
IDE中集成)可以用来监测性能瓶颈。 要使用这个功能,我们只需要使用profile运行代码: 然后等待一段时间运行。运行期间可以随时查看中途的性能数据: snapshot包含两个部分:一个列表和一个 动态构建的图 : 列表展现了每一个具体的操作占据的时间: 而动态构建的图可视化了函数的调用关系,瓶颈以黄色和红色标出: ...
优化之后,终于变成了 100. 从 cProfile 的表格现在已经看不出什么结果来了,下一步我们开始使用火焰图,可视化往往能让我们更容易注视到性能瓶颈。(为什么不一开始就用火焰图呢?因为我以为很麻烦。。实际很简单) Python 中有一个第三方包(见参考文献)可以直接从 cProfile 的结果生成火焰图: ...
程序跑完后便会在当前路径下生成mkm_run.prof的分析文件,可以通过打印或者可视化工具来对这个函数进行分析 三、性能分析报告 按照上面的方法,通过装饰器对get_project方法进行修饰来分析其性能,启动服务在触发执行get_project后,在当前路径下生成性能分析报告文件 ...
这种地方不经过 profile 很难浮现出来,因为程序本身的逻辑是对的,只是比较耗时而已。 优化之后,终于变成了 100. 从 cProfile 的表格现在已经看不出什么结果来了,下一步我们开始使用火焰图,可视化往往能让我们更容易注视到性能瓶颈。(为什么不一开始就用火焰图呢?因为我以为很麻烦。。实际很简单)...
优化之后,终于变成了 100. 从 cProfile 的表格现在已经看不出什么结果来了,下一步我们开始使用火焰图,可视化往往能让我们更容易注视到性能瓶颈。(为什么不一开始就用火焰图呢?因为我以为很麻烦。。实际很简单) Python 中有一个第三方包(见参考文献)可以直接从 cProfile 的结果生成火焰图: ...