rgc@rgc:~/baidu_eye/carrier/test$ python -m memory_profiler memory_profiler_test.py Filename: memory_profiler_test.py Line# Mem usage Increment Line Contents===21.492MiB21.492MiB @profiledeftest1():21.492MiB0.000MiB c=021.492MiB0.000MiBforiteminxrange(100000):21.492MiB0.000MiB c+=121.492MiB0.00...
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...
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...
profiler = 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@profile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。
Python代码性能分析与优化指南:cProfile + line_profiler实战 1. 一、性能分析的重要性 在我多年的Python开发经验中,性能优化始终是一个永恒的话题。当我们的应用面临性能瓶颈时,第一步不是盲目优化,而是要找到真正的性能瓶颈所在。这就需要使用专业的性能分析工具。Python内置的 cProfile 以及第三方库 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 ...
1、memory_profiler memory_profiler是监视python进程的工件，能发现和定位内存泄漏问题。您只需向该函数添加一个装饰器即可输出每行代码的内存使用情况。安装：使用：输出：2、内建函数 timeit Jupyter Notebook Magic命令，在Jupyter Notebook中，您可以通过%% timeit magic魔法测试单元格中代码的运行时间。3、line_...
2.9 用memory_profiler诊断内存的用量 和Rober Kern实现的line_profiler包测量CPU占用率类似,Fabian Pedregosa和Philippe Gervais实现的memory_profiler模块能够逐行测量内存占用率。了解代码的内存使用情况允许你问自己两个问题: 我们能不能重写这个函数让它使用更少的RAM来工作得更有效率?
使用line_profiler时需要注意哪些事项? 性能测试的意义 在做完一个python项目之后,我们经常要考虑对软件的性能进行优化。那么我们需要一个软件优化的思路,首先我们需要明确软件本身代码以及函数的瓶颈,最理想的情况就是有这样一个工具,能够将一个目标函数的代码每一行的性能都评估出来,这样我们可以针对所有代码中性能最差...