ncalls、tottime、percall、cumtime含义同profile。 4.line_profiler 安装: pip install line_profiler 安装之后kernprof.py会加到环境变量中。 line_profiler可以统计每行代码的执行次数和执行时间等,时间单位为微妙。 测试代码: C:\Python34\test.py import time @profile def fun(): a = 0 b = 0 for i ...
这段代码中,example_function执行时,会自动开启性能剖析 ,并在结束时打印函数内部各部分的耗时统计。 10.2 热函数快速定位 性能剖析的目的是快速识别代码中的热区(hotspot),即耗时最多的地方。结合装饰器使用,可直接定位到具体函数或代码段。 from functools import wraps import cProfile def line_by_line_profile(f...
run(statement, filename=None, sort=-1)#statement: 需要测试的代码或者函数(函数名)#fielname: 结果保存的位置, 默认为stdout#sort: 结果排序方法,常用的有‘cumtime': 累积时间, ’name': 函数名, ‘line': 行号#以及下面结果分析里的’ncalls'等 AI代码助手复制代码 使用方法一: importreimportcProfile ...
这个性能分析器和cProfile不同,他能帮你一行一行的分析性能。 如果瓶颈问题在某一行中,这样就需要line_profiler解决了。 建议使用kernprof工具 安装 pipinstall line_profiler 使用方法一:kernprof @profiledeffib(n):# 文件名aaa.pya, b =0,1foriinrange(0, n): a, b = b, a+breturna fib(5) 终端:...
测试和调试一个单体应用并不简单,但是有许多工具可以使其变得简单,包括pdb调试器,各种分析工具(有cProfile和line_profile),纠错器(linter),静态代码分析工具,和许多测试框架,其中许多都包括于Python3.3及更高版本的标准库。 调试分布式应用的困难是,单进程应用调试的工具处理多进程时就失去了一部分功能,特别是当进程运...
pip3 install Cython git+https:///rkern/line_profiler.git 1. 2. 代码演示 loopdemo.py 100以内哪两个数相加等于100. 首先是没有优化过的双层循环的嵌套 AI检测代码解析 @profile def foo(): task = [] for a in range(0, 101): for b in range(0, 101): ...
line-length =89[tool.isort] profile ="black"src_paths = ["code/*","src/*"] multi_line_output =3verbose = true 这里除了 Black 的配置外,还额外添加了 isort 的配置,其中: profile参数设置为black表示兼容 Black 格式化风格; src_paths参数表示只格式化指定目录下的 Python 文件 ...
It has a simple line-oriented interface (implemented using cmd) and interactive help.profile 和cProfile 模块参考 profile 和cProfile 模块都提供下列函数: profile.run(command, filename=None, sort=- 1) This function takes a single argument that can be passed to the exec() function, and an ...
line_profiler 是用于对函数进行逐行分析的模块,只需要通过装饰器,就可以计算出函数内每一行代码的执行时间,以提供时间维度的性能诊断。那么在内存维度上,是不是也有类似的模块呢?bingo~答案是肯定的,在 Python 众多功能强大的模块中,有一个叫做 memory_profiler 的模块,只需要给目标函数装上profile装饰器,就可以逐行...
skimage.measure.profile_line(image, src, dst, linewidth=1, order=None, mode='reflect', cval=0.0, *, reduce_func=<function mean>) 返回沿扫描线测量的图像的强度分布。 参数: image:ndarray,形状(M,N[,C]) 图像,灰度(2D 阵列)或多通道(3D 阵列,其中最后一个轴包含通道信息)。