7、性能度量装饰器 cProfile是Python内置的性能分析工具,可以用于测量函数的执行时间和调用次数等信息。以下是使用cProfile来实现性能度量装饰器的示例: 代码语言:javascript 复制 importcProfile from functoolsimportwraps defperformance_metric(func):@wraps(func)defwrapper(*args,**kwargs):profiler=cProfile.Profile(...
当被装饰的函数抛出异常时,装饰器会自动重试指定次数,并在每次重试之间等待指定的延迟时间。如果达到最大重试次数仍然失败,则抛出最后一次捕获到的异常。 7、性能度量装饰器 cProfile是Python内置的性能分析工具,可以用于测量函数的执行时间和调用次数等信息。以下是使用cProfile来实现性能度量装饰器的示例: import cProfi...
当被装饰的函数抛出异常时,装饰器会自动重试指定次数,并在每次重试之间等待指定的延迟时间。如果达到最大重试次数仍然失败,则抛出最后一次捕获到的异常。 7、性能度量装饰器 cProfile是Python内置的性能分析工具,可以用于测量函数的执行时间和调用次数等信息。以下是使用cProfile来实现性能度量装饰器的示例: import cProfi...
本章聚焦于如何运用Python标准库cProfile进行性能监控 ,并结合可视化工具进行深入分析。 10.1 使用cProfile的装饰器 利用cProfile模块,可以轻松创建一个性能剖析装饰器,记录函数执行的详细时间花费。 import cProfile def profile_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): profiler = Profile.Profile() profile...
return profiled_func return wrapper 上面的函数do_cProfile(do=False, order='tottime')是一个带参数的装饰器,通过do的值来进行性能分析的开关控制,通过order的值来选择输出结果按照什么方式进行排序。 比如我们对函数A和函数B进行性能分析 from profile_decorator import do_cProfile ...
Line_profiler 需要在函数前添加 @profile 装饰器,这样的方式可能不够优雅便利。 目前我的 profile 方案如下: 第1 步.生成原始文件:用 cProfile 生成原始的性能分析文件 cProfile 是 Python 默认的性能分析器,选它没错的。可以在 python 脚本里运行,例如: ...
在想要分析的函数前加上装饰器@profile,然后在终端数据使用命令kernprof进行分析。 github 网址该命令的具体参数如下: usage: kernprof [-h] [-V] [-l] [-b] [-o OUTFILE] [-s SETUP] [-v] [-u UNIT] [-z] script ... Run and profile a python script. ...
使用@profile装饰器来标记你想要分析性能的函数: fromline_profilerimportprofile@profiledefyour_function_to_profile():# 函数内容 运行你的函数,装饰器会自动处理性能分析,并打印出结果: my_function() 运行分析器 分析可以通过环境变量或使用kernprof命令行工具来启动。通过设置环境变量LINE_PROFILE=1并正常运行脚本即...
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 代码演示 loopdemo.py 100以内哪两个数相加等于100. 首先是没有优化过的双层循环的嵌套 运行下面的命令
Python装饰器是一种强大的工具，用于在不修改原有函数代码的基础上为其添加额外的功能。以下是一些具体使用装饰器的示例：示例1：日志记录 装饰器可以用来为函数添加日志记录功能，以便追踪函数的调用情况。import loggingdef log_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): logging.info(f"Calling funct...