参考Pycharm官网的help,点击这里 可知profile工具使用有三个步骤: A profiler runs in the following order: vmprof, yappi, cProfile. 1. 开启profiling会话 点击菜单栏中Run->Profile 'XXX脚本'或者脚本编辑器页面右击菜单栏中的Profile 'XXX脚本',然后在命令运行面板会出现类似下面的显示。 profile工具运行后,下...
PyCharm提供了性能分析工具Run-》Profile,如下图所示。利用Profile工具可以对代码进行性能分析,找出瓶颈所在。 测试: 下面以一段测试代码来说明如何使用pycharm的Profile功能。 测试代码见下文,文件命名为Test.py, 一共有5个函数,每个函数都调用了time.sleep进行延时,其中fun5函数调用了fun4函数: import time def fun...
为了省时间,我直接修改了run_profile.py文件: remote_run = True # bool(os.getenv('PYCHARM_REMOTE_RUN', '')) 当然只要能加上环境变量都是可以接受的解法,问题解决。 正常运行后的输出: Starting cProfile profiler Snapshot saved to /tmp/myProject.pstat...
点击Run -> Profile ‘程序’ ,即可进行性能分析。运行完毕后,会自动跳出一个性能统计界面。性能统计界面由Name、Call Count、Time(ms)、Own Time(ms) ,4列组成一个表格,见下图。 表头Name显示被调用的模块或者函数;Call Count显示被调用的次数;Time(ms)显示运行时间和时间百分比,时间单位为毫秒(ms)。 点击表头...
PyCharm4.5中加入了一个新的功能 :Python Profiler,只需要运行Run | Profile…就能使用,默认支持使用cProfile,提供两种视图:Statistics和Call Graph: Call Graph Statistic 两种视图下面显示的内容是一样的,包含函数被调用所执行的时间,次数等,只不过在”Call Graph“视图下面,代码执行过程中各个函数被调用的层次关系都...
点击Run -> Profile '程序' ,即可进行性能分析。 运行完毕后,会自动跳出一个性能统计界面。 性能统计界面由Name、Call Count、Time(ms)、Own Time(ms) ,4列组成一个表格,见下图。 表头Name显示被调用的模块或者函数;Call Count显示被调用的次数;Time(ms)显示运行时间和时间百分比,时间单位为毫秒(ms)。
本地Profile 本地运行的Python代码,Profile就和Debug一样简单,具体操作是: 工具栏上,点击”Profile ‘your project’” 在Run窗口里面,导航按钮上有一个软盘的图标,是用来保存profile信息的,手动点击一下,会更新你当前的profile stats窗口数据(或者在新窗口展现),同时在Run窗口会输出pstat文件保存的位置,例如: ...
点击Run -> Profile '程序' ,即可进行性能分析。 运行完毕后,会自动跳出一个性能统计界面。 性能统计界面由Name、Call Count、Time(ms)、Own Time(ms) ,4列组成一个表格,见下图。 表头Name显示被调用的模块或者函数;Call Count显示被调用的次数;Time(ms)显示运行时间和时间百分比,时间单位为毫秒(ms)。
点击Run -> Profile '程序' ,即可进行性能分析。 运行完毕后,会自动跳出一个性能统计界面。 性能统计界面由Name、Call Count、Time(ms)、Own Time(ms) ,4列组成一个表格,见下图。 表头Name显示被调用的模块或者函数;Call Count显示被调用的次数;Time(ms)显示运行时间和时间百分比,时间单位为毫秒(ms)。
点击Run -> Profile '程序' ,即可进行性能分析。 运行完毕后,会自动跳出一个性能统计界面。 性能统计界面由Name、Call Count、Time(ms)、Own Time(ms) ,4列组成一个表格,见下图。 表头Name显示被调用的模块或者函数;Call Count显示被调用的次数;Time(ms)显示运行时间和时间百分比,时间单位为毫秒(ms)。