工作中某些函数运行特别慢,但用普通的性能分析工具只能看到函数级别的统计,无法定位到具体哪行代码是性能瓶颈。line_profiler,它能精确到每一行代码的执行时间,让性能优化工作变得简单高效。 通过使用line_profiler,可以: 精确定位代码瓶颈 量化优化效果 安装和配置 p
print("End of the function") prof = line_profiler.LineProfiler(test)#pass in the function to profile prof.enable()#start profiling test() prof.disable()#stop profiling prof.dump_stats('test.prof') prof.print_stats(sys.stdout)#print out the results 运行结果: 代码2: fromline_profilerimport...
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...
line_profiler是一个Python工具,专门用于逐行分析代码的执行时间。与整体性能分析工具不同,line_profiler让你能精确到每一行代码,了解程序中哪些部分最耗时,从而进行针对性的优化。 基本使用 要开始使用line_profiler,首先确保你已经通过pip安装了它: pip install line_profiler 接下来,让我们以两种方式来使用line_profile...
python 性能调试工具(line_profiler)使用 测试代码1: from line_profiler import LineProfiler import random def do_stuff(numbers): s = sum(numbers) l = [numbers[i]/43 for i in range(len(numbers))] m = ['hello'+str(numbers[i]) for i in range(len(numbers))] if __name__=='__main...
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,用于测量Python代码的内存使用情况。它通过在代码中插入钩子函数来追踪对象的创建和销毁,从而提供详细的...
line_profiler 是一个专门用于逐行分析代码执行时间的Python工具。与整体性能分析工具不同，它能精确到每一行代码，帮助开发者了解程序中哪些部分最耗时，从而进行针对性优化。基本使用 要开始使用line_profiler，首先确保已经通过pip安装它。接下来，我们将探索两种使用方式：使用装饰器和不使用装饰器。不使用...
line_profiler 是一个专门用于逐行分析代码执行时间的Python工具。它能精确到每一行代码，帮助开发者了解程序中哪些部分最耗时，从而进行针对性优化。通过导入 LineProfiler 类并实例化它，可以开始使用 line_profiler。首先，导入线程并实例化 LineProfiler，然后选择你想分析的函数，并用lp 实例的 add_...
代码: import line_profiler import sys def test(): for i in range(0, 10): print( i**2 ) print("End of the function") prof = line_profiler.LineProfiler(test) #pass in the function to profile prof.enable() #start profiling
python性能分析之line_profiler模块 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...