cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True) print(cpu_usage) 1. 2. 3. 4. 5. 这段代码将会输出当前CPU的使用情况。 步骤二:分析CPU使用情况 在这一步,我们需要分析CPU使用情况,看看哪些代码导致了CPU占用高的情况。我们可以使用line_profiler库来分析代码的性能。首先,我们需要安装line_profi...
filename:lineno(function) 函数所在的文件名,函数的行号,函数名 使用memory_profiler分析内存使用情况 https://pypi.python.org/pypi/memory_profiler 需要安装memory_profiler : pip install psutil pip install memory_profiler 假设有如下代码需要进行分析: def my_func(): a = [1] * (10*6) b = [2] *...
这是我们测量每个函数执行时间的损失。 5. 使用 line_profiler 模块 line_profiler给出了在你代码每一行花费的 CPU 时间。 这个模块首先应该被安装,使用命令: $ pip install line_profiler 下一步,你需要指定你想使用装饰器@profile评估哪个函数(你不需要把它 import 到你的文件中)。 @profile def random_sort2...
1. cProfile [root@testbin]# python3 -m cProfile -hUsage: cProfile.py [-o output_file_path] [-ssort] [-m module | scriptfile] [arg] ... Options: -h, --helpshow thishelpmessage andexit-o OUTFILE, --outfile=OUTFILE Save stats to <outfile># 将分析结果输出到指定的文件中。-s S...
Python和CPU使用情况是衡量程序运行效率的重要指标。在云计算领域,程序运行效率至关重要,因为资源分配和计费都与程序运行效率直接相关。 Python是一种易于学习且功能强大的编程语言,在云计算领...
Usage: cProfile.py [-o output_file_path] [-s sort] [-m module | scriptfile] [arg] ... Options: -h, --help show this help message and exit -o OUTFILE, --outfile=OUTFILE Save stats to <outfile> # 将分析结果输出到指定的文件中。
line_profiler PyInstrument cProfile 使用cProfile无需改动源码,只需要运行代码时,在命令行加上参数即可: python-mcProfile-scumulativexxx.py PyCharm中可以直接使用这一工具,无需在命令行中指定。下面以一段蒙特卡洛模拟计算圆周率的小程序来展示cProfile的功能。程序非常简单,这里我使用了argparse这个库来设置命令行参...
CPU times: user 24 µs, sys: 1 µs, total: 25 µs Wall time: 28.1 µs Out[8]: 10.0 这里的CPU times是CPU处理代码所花费的实际时间,Wall time是事件经过的真实时间,在方法入口和方法出口之间的时间。 3. line_profiler 前两个方法只提供执行该方法所需的总时间。通过时间分析器我们可以获得...
importmemory_profiler import time def check_even(numbers): even = [] for num in numbers: if num % 2 == 0: even.append(num*num) return evenif __name__ == '__main__': m1 = memory_profiler.memory_usage() t1 = time.clock() cubes = check_even(range(100000000)) t2 = time.cloc...
Scalene: a high-performance, high-precision CPU, GPU, and memory profiler for Python - emeryberger/scalene