str(coCode)+".csv");f2=open(os.path.join(FILE_PATH,str(bse)+"_clean.csv"))reader=csv.re...
2.使用cProfile运行你的代码：pythonCopy code cProfile.run('function_to_profile()')其中，function_...
# 和直接运行cProfile.run("test()")的结果是一样的 p.strip_dirs().sort_stats(-1).print_stats() # 按照函数名排序,只打印前3行函数的信息, 参数还可为小数,表示前百分之几的函数信息 p.strip_dirs().sort_stats("name").print_stats(3) # 按照运行时间和函数名进行排序 p.strip_dirs().sort_...
使用方法有几个,我是直接输出。就是把回测代码放在一个方法里面,比如runBackTesting()里面。然后再main方法按照下面代码跑,这里是按照累计时间排序的。提示,最好注释掉Matplot图像输出,因为交互的时间也是统计的。 if__name__ =='__main__': cProfile.run("runBackTesting()",sort="cumulative") AI代码助手复...
profile.run(command,filename = None,sort = -1 ) 1. 该函数执行并从执行中收集分析统计数据。如果没有给出文件名,则该函数创建一个Stats 实例并打印一个简单的性能分析报告。如果指定了排序方式,此Stats实例以指定方式排序。 常用参数: # 直接把分析结果打印到控制台 cProfile.run("test()") # 把分析结果...
cProfile.run("test()") # 把分析结果保存到文件中 cProfile.run("test()", filename="result.out") # 指定排序方式 cProfile.run("test()", filename="result.out", sort="cumulative") import cProfile import re cProfile.run('re.compile("foo|bar")') ...
cProfile.run('example_function()', 'result.pstats') 创建Stats对象 p = pstats.Stats('result.pstats') strip_dirs(): 清洗掉无关的路径信息 sort_stats(): 对调用函数进行排序 print_stats(): 打印统计信息 p.strip_dirs().sort_stats('cumulative').print_stats() ...
此外,通过菜单 [run] > [Concurrency Diagram 'app'] 启动程序,可查看到线程和异步协程(Asyncio)的调用情况,如下图所示: 四、相关配置项 1. cProfile [root@testbin]# python3 -m cProfile -hUsage: cProfile.py [-o output_file_path] [-ssort] [-m module | scriptfile] [arg] ... ...
cProfile.run('your_function_to_profile()', sort='cumulative') ``` 此处的`sort`参数用于指定排序方式,可以选择`'cumulative'`、`'time'`等。 ### 6. **使用cProfile作为模块:** 除了直接在代码中使用`cProfile`,还可以在命令行中使用,例如: ```bash python -m cProfile your_script.py ``` 这...
# command 是字符串形式的python代码cProfile.run(command,outputfile=None,sort=-1)# 增加本地变量和全局变量cProfile.runctx(command,globals,locals,outputfile=None,sort=-1) Profile对象 Profile对象支持对python代码进行更加精细的性能测试。 主要的方法有 ...