Ordered by: cumulative time ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)172/10.0000.0000.1870.187{built-inmethod builtins.exec}10.0000.0000.1870.187load_cache.py:1(<module>)160.0000.0000.1690.011__init__.py:1(<module>)10.0070.0070.1030.103load_cache.py:51(get_all_temperat...
ModuleDescriptionCategory __future__ Future statement definitions Built-in & Special __main__ Top-level code environment and command-line interfaces Built-in & Special _thread Low-level threading API Built-in & Special _tkinter Low-level interface to Tcl/Tk Built-in & Special builtins Built-in...
❯ python hang.py hello enter func2 File "hang.py", line 17, in <module> main() File "hang.py", line 14, in main func1() File "hang.py", line 5, in func1 func2() File "hang.py", line 10, in func2 time.sleep(100) File "<string>", line 1, in <module> leave func...
pytype - Pytype检查和推断Python代码的类型 - 不需要类型注释。 命令行工具(Command-line Tools) 命令行程序开发( Command-line Application Development) alive-progress - 一种新的进度条,具有实时吞吐量、等值和非常酷的动画效果。 asciimatics:跨平台,全屏终端包(即鼠标/键盘输入和彩色,定位文本输出),完整的...
importtimeimportloggingimportfunctoolsdefsimple_profiling(func):@wraps.functools(func)defwrapped(*args, **kwargs): start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs) time_spent = time.time() - start_time fullname ='{}.{}'.format(func.__module__, func.func_name) ...
line_profiler pprofile vprof 测量CPU 使用 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtime defprimes(n):ifn==2:return[2]elif n<2:return[]s=[]foriinrange(3,n+1):ifi%2!=0:s.append(i)mroot=n**0.5half=(n+1)/2-1i=0m=3whilem<=mroot:ifs[i]:j=(m*m-3)/2s[...
pyringe,-可附着于及注入代码到Python程序的调试器。 python-statsd,statsd服务器客户端。 memory_profiler, 内存监视。 profiling,交互式Python分析器。 django-debug-toolbar, Django调试工具栏,显示各种调试信息:当前请求/响应。 django-devserver,Django调试工具。 flask-debugtoolbar,flask调试工具。
lineprofiler:逐行性能分析。 Memory Profiler、内存:监控 Python 代码的内存使用。 profiling:一个交互式 Python 性能分析工具。 py-spy:Python 程序采样分析器,使用 Rust 实现。 pyflame:用于 Python 的跟踪分析器。 vprof:视觉 Python 分析器。 其他 pyelftools:解析和分析 ELF 文件以及 DWARF 调试信息。 python-...
统计式的性能分析(statistical profiling) 关于性能分析详细的概念参考: 性能分析-维基百科 Python的性能分析器 Python中最常用的性能分析工具主要有:cProfiler, line_profiler以及memory_profiler等。他们以不同的方式帮助我们分析Python代码的性能。我们这里主要关注Python内置的cProfiler,并使用它帮助我们分析并优化程序。
CPU 性能分析(profiling)的意思是通过分析 CPU 执行代码的方式来分析这些代码的性能。也就是说要找到我们代码中的热点(hot spot),然后看我们可以怎么处理它们。 接下来我们会看看你可以如何追踪你的 Python 脚本的 CPU 使用。我们将关注以下分析器(profiler): cProfile line_profiler pprofile vprof 测量CPU 使用 im...