Zen of Python 中有一句:There should be one way -- preferably only one way -- to do a thing. 这点上 Python 本身没有做到,反倒是 Go 实践地非常好。 扯远了,程序的瓶颈其实不外乎CPU、内存和 IO 三个方面,而 cProfile 和火焰图是判断 CPU 瓶颈的一把利器。 后面还发现了一些性能瓶颈,也列在这...
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: 在原有的代码中加上一句:pr.dump_stats("pipeline.prof") 调用该工具:flameprof pipeline.prof>pipeline.svg 然后打开 SVG 文件就可以了: 其中火焰的宽度代表了运行的时长,我们现在的优化目标就是这些耗时比较长的步骤。 可以看大其中...
Zen of Python 中有一句:There should be one way -- preferably only one way -- to do a thing. 这点上 Python 本身没有做到,反倒是 Go 实践地非常好。 扯远了,程序的瓶颈其实不外乎CPU、内存和 IO 三个方面,而 cProfile 和火焰图是判断 CPU 瓶颈的一把利器。 后面还发现了一些性能瓶颈,也列在这...
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: 在原有的代码中加上一句:pr.dump_stats("pipeline.prof") 调用该工具:flameprof pipeline.prof > pipeline.svg 然后打开 SVG 文件就可以了: 其中火焰的宽度代表了运行的时长,我们现在的优化目标就是这些耗时比较长的步骤。
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使用cProfile 和火焰图调优 Python 程序性能(下) 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:在原有的代码中加上一句: pr.dump_stats("pipeline.prof")调用该工具: flameprof pipeline.prof>pipeline.svg然后打开 SVG 文件就可以了:其中火焰的宽度代表了运行的时长,我们现在的优...
cProfile(语言编写的测试模块)是一个标准库内建的性能分析工具,可以在标准输出中看到每一个函数被调用的次数和运行的时间,从而找到程序的性能瓶颈,从而有针对性的进行性能优化。 可以使用cProfile的run方法来计算代码的执行效率,也可以在cmd执行 python -m cProfile filename.py命令来实现,其中filename.py 是要运行...
我们知道写完了代码需要自己跑一跑进行测试,一个写好的程序如果连测试都没有就上到生产环境是不敢想象的,这么做的人不是太自信就是太无知。 传统测试无非就是自己运行一下程序查看结果,或者前后端服务进行联调,这里要说的是走正规流程的单元测试,那到底什么是单元测试呢?顾名思义,只测试当前单元的程序或者代码,...