from line_profiler.explicit_profiler import profile @profile def slow_function(): result = [] for i in range(10000): result.append(i ** 2) return sum(result) if __name__ == '__main__': slow_function() 在命令行运行: 1 kernprof -l -v test.py Total time:当前函数的时间消耗,...
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。 2.profile profile:纯Python实现的性能测试模块,接口和cProfile一样。 >>>import profile>>>def fun():foriinrange(100000): a= i *i>>> profile.run('fun()')5function callsin0.031seconds Ordered by: standard name ncalls tottime per...
from line_profiler import profile @profile def your_function_to_profile(): # 函数内容 运行你的函数,装饰器会自动处理性能分析,并打印出结果: my_function() 运行分析器分析可以通过环境变量或使用kernprof命令行工具来启动。通过设置环境变量LINE_PROFILE=1并正常运行脚本即可启动分析: LINE_PROFILE=1 python yo...
登录后复制fromline_profiler_pycharmimportprofile 在函数上添加登录后复制@profile装饰器即可 最后点一下工具栏上的登录后复制Profile Lines就能看到上面酷炫的性能分析数据了
使用方法:在代码中添加@profile装饰器,然后运行代码即可生成内存使用报告。 timeittimeit是Python的内建模块,用于测量小段Python代码的执行时间。它提供了两种模式:命令行模式和脚本模式。在命令行模式中,可以直接在命令行中输入代码进行计时;在脚本模式中,可以使用timeit模块的函数来编写计时脚本。使用timeit可以帮助开发者...
profile:c语言实现的性能测试模块,接口和profile一样。 >>> import cProfile >>> def fun(): for i in range(100000): a = i * i >>> cProfile.run('fun()') 4 function calls in 0.024 seconds Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) ...
prof.dump_stats('test.prof') prof.print_stats(sys.stdout) #print out the results 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 运行结果: 代码2: from line_profiler import profile @profile def test(): ...
for img, _, count in test_loader: 这一行和img = img.cuda()这一行用了挺长的时间,说明数据的读取和存到gpu上的过程可能还需要优化。 类似的分析工具还有cProfile 最后,还没发现怎么用md模式,感觉写起来不习惯。
首先安装memory_profiler和psutil(psutil主要用于提高memory_profile的性能,建议安装)(可使用pip直接安装) $ pip install memory_profiler $ pip install psutil 2.2 用法 (1) 1.在函数前添加 @profile 2.运行方式: python -m memory_profiler test.py ...
要使用line_profiler分析代码,需要使用profile装饰器来标记需要分析的函数。profile装饰器告诉line_profiler对标记的函数进行性能分析。例如,我们有一个名为`calculate_sum`的函数,我们想要分析它的性能,我们可以在函数定义前加上`profile`装饰器: python profile def calculate_sum(n): sum = 0 for i in range(n)...