ine_profiler是Python的一个第三方库,其功能时基于函数的逐行代码分析工具。通过该库,可以对目标函数允许分析多个函数)进行时间消耗分析,便于代码调优。 安装 pip install line_profiler 部分注释 Timer unit: 1e-07 s Total time: 7.13e-05 s File: d:\Note\lcodeNoteCards\testcode\python\testpy.py Function...
line_profilerline_profiler是另一个第三方库,用于测量Python代码的逐行执行时间。它通过在代码中插入特殊注释来标记需要计时的行,然后使用KCacheGrind工具进行可视化分析。使用line_profiler可以帮助开发者找到代码中的性能瓶颈,并进行优化。安装line_profiler:pip install line_profiler使用方法:在代码中添加@profile装饰器,然...
工作中某些函数运行特别慢,但用普通的性能分析工具只能看到函数级别的统计,无法定位到具体哪行代码是性能瓶颈。line_profiler,它能精确到每一行代码的执行时间,让性能优化工作变得简单高效。 通过使用line_profiler,可以: 精确定位代码瓶颈 量化优化效果 安装和配置 p
[dechin-manjaro line_profiler]# python3-m line_profiler line_profiler_test.py.lprof Timer unit:1e-06s Total time:0.022633sFile:line_profiler_test.pyFunction:test_profiler at line5Line # Hits Time Per Hit%Time Line Contents===5@profile6deftest_profiler():710140.00.40.2foriinrange(100):81...
虽然Python屡屡被人诟病速度问题,但是该用的还得用,速度问题只能靠代码优化来解决了。Line-Profiler是一个代码优化工具,利用line—profiler我们可以得到我们每一行代码的运行总时间以及单次平均运行时间,以便我们对耗时最长的地方进行优化。 安装: pip install line_profiler ...
python 性能调试工具(line_profiler)使用 测试代码1: from line_profiler import LineProfiler import random def do_stuff(numbers): s = sum(numbers) l = [numbers[i]/43 for i in range(len(numbers))] m = ['hello'+str(numbers[i]) for i in range(len(numbers))] ...
在进行模型测试过程中,我们通常需要知道整个预测过程所消耗的时间与空间,以及哪个部分存在瓶颈,才能进行后续的优化。因此,本文介绍我常用的性能分析工具--line_profiler与memory_profiler。 一、时间分析--line_profiler模块 1.1 安装 $ pip3 install line_profiler ...
一、line_profiler Python代码优化工具——line_profile 二、memory_profiler Python代码优化工具——memory_profiler 三、timeit 参考博客 python内置模块 功能:测量小代码片段的执行时间 使用方式: import timeit timeit.timeit() timeit.repeat() 1. 2.
python的性能分析工具:line_profiler 11年前 python 有个line_profiler项目,可以查看python脚本中每行代码多块多频繁的执行 ubuntu 12.04中安装line_profiler过程 1、安装gcc (ubuntu12.04已安装) 2、安装Cythonsudo apt-get install python-dev 下载地址:https://pypi.python.org/pypi/Cython/...