profile.run(“fun()”,filename=”result.prof”) 命令行分析 如果不想在程序中调用profile库使用,可以在命令行使用命令。 运行命令查看性能分析结果 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 python-m cProfile test.py 将性能分析结果保存到result文件 代码语言:javascript
1. 创建新的Profile 如下图所示，点击“New Profile”按钮。输入Profile名称（例如我新建一个“Demo”的Profile，主要用于演示）。从“Copy From”中选择“None”。（我们先选择空白Profile，VS Code还提供不少预设的Profile模板，之后会用到）点击“Create”完成新Profile的创建。2. 配置Profile 在新创建的Profile中...
Python标准库中自带两个用于profile的模块:profile和cProfile.两者接口一致,cProfile是用C语言写的,开销更小,精度更高.profile是用纯Python实现,用于用户想扩展自定义profiler的情况.另外有些文档说在某些平台上cProfile不存在,写本文时(2024-7)作者暂时没有发现有profile而没有cProfile的平台. 对于统计型profile,Pytho...
[root@node1 tmp]# vim profile12.py #!/bin/env python #!-*- coding:UTF-8 -*- import profile def one(): #定义一个one函数 sum=0 for i in range(10000): sum+=i return sum def two(): sum=0 for i in range(100000): sum+=i return sum def there(): sum=0 for i in range(...
1、使用 profile 模块 在程序中需要调用 profile 库，使得能在调试过程中控制；需要查看哪个函数的性能时，可在 profile.run() 中输入要分析的函数名。import profiledefa(): sum = for i in range(1,10001): sum += ireturn sumdefb(): sum = for i in range(1,100): sum += a()r...
1.导入`cProfile`模块: ```python import cProfile ``` 2.定义你的函数: ```python def your_function(): #你的代码 ``` 3.创建`cProfile`对象并运行函数: ```python profiler = cProfile.Profile() profiler.enable() your_function() profiler.disable() ``` 4.打印性能分析结果: ```python prof...
defb():sum=0foriinrange(1,100):sum+=a()returnsumif__name__=="__main__":profile.run("b()") 2、使用memory_profiler模块 提前用安装,这个方式的分析时间较长 2.1、使用方法一:调试和运行是要增删 @profile importtime @profile # 在需要做性能分析的函数前面加装饰器 @profile ...
profiler是一个程序,用来描述运行时的程序性能,并且从不同方面提供统计数据加以表述。Python中含有3个模块提供这样的功能,分别是cProfile, profile和pstats。这些分析器提供的是对Python程序的确定性分析。同时也提供一系列的报表生成工具,允许用户快速地检查分析结果。
profile:纯Python实现的性能测试模块,接口和cProfile一样。 >>>import profile>>>def fun():foriinrange(100000): a= i *i>>> profile.run('fun()')5function callsin0.031seconds Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)10.0000.0000.0160.016:0(ex...
Python3+profile性能分析 一、说明 我们简单地分析性能,可以通过运行前后的datatime.datatime.now()相减来确定运行两个时间中间的代码花费了多少时间。 但这种做法只能记录单次运行花费的时间、不能方便计算运行多次平均花费的时间,更不能深入分析整个程序各函数所花费的时间。