line_profiler的使用方法也较为简单,主要就是两步:先用kernprof解析,再采用python执行得到分析结果。 在定义好需要分析的函数模块之后,用kernprof解析成二进制lprof文件: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 [dechin-manjaro line_profiler]# kernprof -l line_profiler_test.py Wrote profile results...
Wrote profile results to loopdemo.py.lprof Timer unit: 1e-06 s Total time: 0.009856 s File: loopdemo.py Function: foo at line 1 Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents === 1 @profile 2 def foo(): 3 1 1.0 1.0 0.0 task = [] 4 5 102 47.0 0.5 0.5 for a in range(...
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...
1 0.000 0.000 0.024 0.024 <string>:1(<module>) 1 0.000 0.000 0.024 0.024 {built-in method exec} 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects} >>> ncalls、tottime、percall、cumtime含义同profile。 4.line_profiler 安装: pip install line_profiler 安装之后kernp...
pip install line_profiler AI代码助手复制代码 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) AI代码助手复制代码 终端:kernprof -l -v aaa.py# -l表示逐行分析 -v用于控制台输出, 不加-v会把分析结果写入aaa.py.lprof文...
在需要调试优化的代码中引用line_profiler 让我们直接来看一个案例: # line_profiler_test.py fromline_profilerimportLineProfiler importnumpyasnp @profile deftest_profiler(): foriinrange(100): a=np.random.randn(100) b=np.random.randn(1000) ...
pip install line_profiler 1. 一旦安装完成,将会有一个称做“line_profiler”的新模组和一个“kernprof.py”可执行脚本。 想要使用该工具,首先修改你的源代码,在想要测量的函数上装饰@profile装饰器。不要担心,不需要导入任何模组。kernprof.py脚本将会在执行的时候将它自动地注入到你的脚本的运行时。
profile.run('fun()') 输出 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 104functioncallsin0.000seconds Ordered by:standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)10.0000.0000.0000.000<string>:1(<module>)1000.0000.0000.0000.000test.py:23(sub_fun)10.0000.0000.000...
lineprofiler:逐行性能分析。链接 Memory Profiler:监控 Python 代码的内存使用。官网、内存 链接 py-spy - Python程序的采样分析器. Rust编写. pyflame - Python的跟踪分析器 vprof - 可视化Python分析器. 其他pyelftools:解析和分析 ELF 文件以及 DWARF 调试信息。链接 python-statsd:statsd 服务器的 Pytho...
使用line_profiler进行简单性能分析 line_profiler的使用方法也较为简单,主要就是两步:先用kernprof解析,再采用python执行得到分析结果。 在定义好需要分析的函数模块之后,用kernprof解析成二进制lprof文件: [dechin-manjaro line_profiler]# kernprof -l line_profiler_test.py Wrote profile results to line_profiler...