from functools import wraps import cProfile def line_by_line_profile(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): profiler = cProfile() profiler.runctx('func(*args, **kwargs)', globals(), locals()) profiler.print_stats(sort='cumulative') return wrapper return wrapper @line_by_...
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...
cProfile是python默认的性能分析器 cProfile是一种确定性分析器,只测量CPU时间,并不关心内存消耗和其他与内存相关联的信息。 参数分析: run(statement, filename=None, sort=-1)#statement: 需要测试的代码或者函数(函数名)#fielname: 结果保存的位置, 默认为stdout#sort: 结果排序方法,常用的有‘cumtime': 累积...
0 line-profiler==3.0.2prompt-toolkit==1.0.18 1 @profile 2 def translate_one(self, log_name, log_param, file_list): 3 """ 4 解析一批文件 5 :param log_name: 6 :param log_param: 7 :param file_list: 8 :return: 9 """ 10 sql_prefix = CK_INPUT_PREFIX_SQL[log_name] 11 self....
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): a = a + i * i for i in range(3): b += 1 time.sleep(0.1) ...
分别通过cProfile和profile的命令行来执行: py -m cProfile t4.py 1448 function calls (1432 primitive calls) in 2.695 seconds Ordered by: cumulative time ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 3/1 0.000 0.000 2.695 2.695 {built-in method builtins.exec} ...
pip install line_profiler 1. 一旦安装完成,将会有一个称做“line_profiler”的新模组和一个“kernprof.py”可执行脚本。 想要使用该工具,首先修改你的源代码,在想要测量的函数上装饰@profile装饰器。不要担心,不需要导入任何模组。kernprof.py脚本将会在执行的时候将它自动地注入到你的脚本的运行时。
line-by-line memory usage The line-by-line memory usage mode is used much in the same way of theline_profiler: first decorate the function you would like to profile with@profileand then run the script with a special script (in this case with specific arguments to the Python interpreter)....
profile分析器简介 cProfile 和profile 提供了 Python 程序的 确定性性能分析。 profile 是一组统计数据,描述程序的各个部分执行的频率和时间。这些统计数据可以通过 pstats 模块格式化为报表。 Python 标准库提供了同一分析接口的两种不同实现: 对于大多数用户,建议使用 cProfile ;这是一个 C 扩展插件,因为其合理的...
python性能分析之line_profiler模块,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.py100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