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...
5.memory_profiler: memory_profiler工具可以统计每行代码占用的内存大小。 安装: pip install memory_profiler pip install psutil 测试代码: 同line_profiler。 使用: 1.在需要测试的函数加上@profile装饰 2.执行命令: python -m memory_profiler C:\Python34\test.py 输出如下: 6.PyCharm图形化性能测试工具: ...
memory_profiler工具可以统计每行代码占用的内存大小。 安装: pip install memory_profiler pip install psutil 测试代码: 同line_profiler。 使用: 1.在需要测试的函数加上@profile装饰 2.执行命令: python -m memory_profiler C:\Python34\test.py 输出如下: 6.PyCharm图形化性能测试工具: PyCharm提供了图像化...
接下来我们将看看如何跟踪Python脚本使用时CPU使用情况,重点关注以下几个方面:1、cProfile2、line_profiler3、pprofile4、vprof测量CPU使用率对于这篇文章,我将主要使用与内存分析中使用脚本相 python 小强测试品牌 测试帮日记 转载 2017-12-03 18:05:21 7553 阅读 1点赞 ...
Python的7种性能测试工具:timeit、profile、cProfile、line_profiler、memory_profiler、PyCharm图形化性能测试工具、objgraph,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
line_profiler memory_profiler profilehooks Personally, I’ve never used any of these tools, but I felt I should share them for the sake of completeness. Feel free to follow those links to learn more. Challenge At this point, I’d usually share some performance metrics for each of the sol...
{method 'disable' of '_lsprof.profiler' objects} above you passed a simple addition code as a statement to the run() function of cprofile. let’s understand the output. line no.1: shows the number of function calls and the time it took to run. line no.2: ordered by: standard ...
pip install memory_profiler pip install psutil 测试代码: 同line_profiler。 使用: 1.在需要测试的函数加上@profile装饰 2.执行命令: python -m memory_profiler C:\Python34\test.py 输出如下: 6.PyCharm图形化性能测试工具: PyCharm提供了图像化的性能分析工具,使用方法见利用PyCharm的Profile工具进行Python性...
pip install memory_profiler pip install psutil 测试代码: 同line_profiler。 使用: 1.在需要测试的函数加上@profile装饰 2.执行命令: python -m memory_profiler C:\Python34\test.py 输出如下: 6.PyCharm图形化性能测试工具: PyCharm提供了图像化的性能分析工具,使用方法见利用PyCharm的Profile工具进行Python性...
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 in range(100000): ...