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 pip3installCpython pip3installCython git+https://github.com/rkern/line_profiler.git condainstall-y line_profiler memory_profiler 代码演示 loopdemo.py 100以内哪...
Python是一种解释型语言,具有动态类型和垃圾回收机制,但在某些情况下,仍然可能出现内存泄漏和性能问题。为了解决这些问题,Python提供了一些内建模块和第三方库,如memory_profiler、timeit、line_profiler和heartrate,它们可以帮助开发者检测和优化代码的内存使用和运行性能。 memory_profilermemory_profiler是一个第三方库,用...
memory_profiler 逐行分析代码消耗内存 安装 pip install line_profiler memory_profiler 由于pip安装出现编码错误,故使用源码包安装 <https://files.pythonhosted.org/packages/7a/92/7c0ecbe9ae1c391dff8ac1cd7801e8059df8942dca48dd6c31f511b14642/memory_profiler-0.59.0.tar.gz> 下载解压后修改setup.py中两处...
from line_profiler import LineProfilerprofiler = LineProfiler()profiler.add_function(my_function)profiler.enable()# 运行你的代码profiler.disable()profiler.print_stats() 常用命令: 无特定的命令,但可以使用装饰器来指定需要分析的函数。 3. memory_profiler memory_profiler用于分析Python程序的内存使用情况。 ...
pip install line_profiler cProfile是Python标准库的一部分,无需额外安装。这两个工具的核心功能如下: cProfile:提供函数级性能分析,包括调用次数、总耗时等信息 line_profiler:提供代码行级性能分析,可以看到每行代码的执行时间 主要API: cProfile.run%28%29:直接运行代码并输出性能分析结果 @profile:line_profiler...
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. conda install -y line_profiler memory_profiler ...
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...
%%file demo.py from memory_profiler import profile @profile def addition(): a = [1] * (10 ** 1) b = [2] * (3 * 10 ** 2) sum = a+b return sum 现在,我们可以调用该函数 from demo import addition %memit addition() #Output Line # Mem usage Increment Line Contents === 2 36....
$python -m memory_profiler del3.py +++++ Filename: del3.py Line # Mem usage Increment Line Contents === 2 10.293 MiB 0.000 MiB @profile 3 def my_func(): 4 17.934 MiB 7.641 MiB a = [1] * (10 ** 6) 5 170.523 MiB 152.590...
line_profiler和memory_profiler的IPython快捷方式 memory_profiler和line_profiler有一个鲜为人知的小窍门,两者都有在IPython中的快捷命令。你需要做的就是在IPython会话中输入以下内容: 在这样做的时候你需要访问魔法命令%lprun和%mprun,它们的行为类似于他们的命令行形式。主要区别是你不需要使用@profiledecorator来修饰...