我们分析了 cProfile 的输出结果。我们发现问题在于db_insert函数，它负责将数据插入到数据库中。
pythonCopy code import cProfile def bubble_sort(arr): n = len(arr) for i in range...
p.sort_stats('calls').print_stats(10) # 按累积时间排序并打印所有行 p.sort_stats('cumulative').print_stats() 5. 可视化工具 虽然cProfile的输出已经很有用,但有时使用可视化工具可以更直观地理解性能数据。以下是一些流行的可视化工具: SnakeViz:一个基于Web的可视化工具,可以将cProfile的输出转换为交互式...
cprofile在python3.7.2里是内置模块,不需要单独安装。 cProfile 有多种调用方法,可以直接从命令行调用: python -m cProfile -s tottime 你的脚本.py 其中的 -s 的意思是 sort。常用的 sort 类型有两个: tottime,指的是函数本身的运行时间,扣除了子函数的运行时间 cumtime,指的是函数的累计运行时间,包含了...
dump_stats(filename): 把stats中的分析数据写入文件(效果同cProfile.Profile.dump_stats()) sort_stats(*keys): 对报告列表进行排序,函数会依次按照传入的参数排序,关键词包括calls, cumtime等,具体参数参数 reverse_order(): 逆反当前的排序 print_stats(restrictions): 把信息打印到标准输出 ...
cprofile在python3.7.2里是内置模块,不需要单独安装。 cProfile 有多种调用方法,可以直接从命令行调用: 代码语言:javascript 复制 python-m cProfile-s tottime 你的脚本.py 其中的 -s 的意思是 sort。常用的 sort 类型有两个: tottime,指的是函数本身的运行时间,扣除了子函数的运行时间 ...
cprofile在python3.7.2里是内置模块,不需要单独安装。 cProfile 有多种调用方法,可以直接从命令行调用: 其中的 -s 的意思是 sort。常用的 sort 类型有两个: tottime,指的是函数本身的运行时间,扣除了子函数的运行时间 cumtime,指的是函数的累计运行时间,包含了子函数的运行时间 ...
cProfile.run("test()", filename="result.out", sort="cumulative") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 使用命令行运行的方法基本一致,Bash代码如下: # 直接把分析结果打印到控制台 python -m cProfile test.py # 把分析结果保存到文件中
python3 -m cProfile -o loopdemo_profile.stats loopdemo.py 然后运行下面的脚本import pstats p=pstats.Stats("loopdemo_profile.stats") p.sort_stats("cumulative") p.print_stats() p.print_callers() # 可以显示函数被哪些函数调用 p.print_callees() # 可以显示哪个函数调用了哪些函数 ...
cProfile 有多种调用方法,可以直接从命令行调用: 其中的 的意思是 sort。常用的 sort 类型有两个: tottime,指的是函数本身的运行时间,扣除了子函数的运行时间 cumtime,指的是函数的累计运行时间,包含了子函数的运行时间 要获得对程序性能的全面理解,经常需要两个指标都看一下。