$ python -m cProfile -o profile.stats example1.py 这会生成一个名为profile.stats的文件。使用IPython读取这个文件: 可以通过打印调用者信息来分析函数: 也能看到哪些函数调用了其他函数: line_profile逐行分析 line_profile能对函数逐行分析,是最强大性能分析工具之一。 用修饰器@profile标记选中的函数,并用kernp...
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 ...
line_profiler使用装饰器(@profile)标记需要调试的函数.用kernprof.py脚本运行代码,被选函数每一行花费的cpu时间以及其他信息就会被记录下来。 安装 pip3 install Cpython 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...
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:...
profile:纯Python实现的性能测试模块,接口和cProfile一样。 >>> import profile >>> def fun(): for i in range(100000): a = i * i >>> profile.run('fun()') 5 function calls in 0.031 seconds Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) ...
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...
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...
@line_by_line_profile def heavy_computation(x): result = [] for i in range(x): result.append(i**2) return result heavy_computation(10000000) 通过cProfile.runctx,我们按行级统计执行时间 ,sort='cumulative'确保按累积时间排序 ,便于找到耗时最多的行。
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 ...
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)。