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
python性能分析器:line_profiler 代码: importline_profiler importsys deftest(): foriinrange(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 test() prof.disable()#stop profiling prof....
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_profil...
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_pro...
运行分析器可以通过环境变量或使用kernprof命令行工具启动。通过设置环境变量LINE_PROFILE=1并正常运行脚本即可启动分析，这将产生包括性能分析结果的文件。另一种方法是使用kernprof，这将直接在控制台显示性能分析结果。例如，假设我们有一个函数用于计算斐波那契数列的第n项，使用line_profiler 分析此函数可以...
第一步:安装line_profiler 要使用line_profiler,首先需要安装它。line_profiler是通过pip进行安装的,可以使用以下命令进行安装: pip installline_profiler 安装完成后,就可以在Python代码中引入line_profiler了。 第二步:使用profile装饰器 要使用line_profiler分析代码,需要使用profile装饰器来标记需要分析的函数。prof...
使用的方式就是先import进来LineProfiler函数,然后在需要逐行进行性能分析的函数上方引用名为profile的装饰器,就完成了line_profiler性能分析的配置。关于python装饰器的使用和原理,可以参考这篇博客的内容介绍。还有一点需要注意的是,line_profiler所能够分析的范围仅限于加了装饰器的函数内容,如果函数内有其他的调用之类...
我尝试使用 line_profiler 模块获取 Python 文件的逐行分析。这是我到目前为止所做的: 使用 .exe 文件从 pypi 安装 line_profiler(我在 WinXP 和 Win7 上)。只需单击安装向导即可。 编写了一小段代码(类似于 ...
使用@profile装饰器标记你想分析性能的函数。运行函数，装饰器会自动处理性能分析，并打印出结果。运行分析器，可以通过环境变量或使用kernprof命令行工具启动。设置环境变量LINE_PROFILE=1并正常运行脚本，或使用kernprof命令直接在控制台显示性能分析结果。实际应用示例 考虑一个计算斐波那契数列第n项的函数。
python性能分析器:line_profiler 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...