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并正常运行脚本即可启动分析: LINE_PROFILE=1 python your_script...
如果你喜欢更简洁的方法,可以使用line_profiler提供的装饰器。 使用@profile装饰器来标记你想要分析性能的函数: from line_profiler import profile @profile def your_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...
profile= line_profiler.LineProfiler(test)#把函数传递到性能分析器profile.enable()#开始分析test() profile.disable()#停止分析profile.print_stats(sys.stdout)#打印出性能分析结果 执行结果: Total time: 44.4552s File: D:/learn/IOT/CloudStorage/test/yy.py Function: test at line14Line#Hits Time Per ...
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的装饰器,用于标记需要分析的...
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。profile装...
line_profiler的使用方法也较为简单,主要就是两步:先用kernprof解析,再采用python执行得到分析结果。 在定义好需要分析的函数模块之后,用kernprof解析成二进制lprof文件: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 [dechin-manjaro line_profiler]# kernprof -l line_profiler_test.py Wrote profile results...
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 此处 另一个已回答问题中提出的问题)。 from line_profiler import LineProfiler def do_stuff(numbers): print numbers numbers = 2 profile = LineProfiler(do_stuff(numbers)) profile....
导入line_profiler的 LineProfiler 类并实例化它。接着，选择你想分析的函数，用lp实例的 add_function 方法进行注册。运行你的函数，并传入参数。最后，使用lp.print_stats()方法打印分析结果。使用装饰器 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。
首先，导入线程并实例化 LineProfiler，然后选择你想分析的函数，并用lp 实例的 add_function 方法注册它。运行你的函数并传入任何必要的参数，最后使用 lp.print_stats() 方法打印分析结果。如果你喜欢更简洁的方法，可以使用line_profiler 提供的装饰器。使用 @profile 装饰器标记你想要分析性能的函数，...
pip install line_profiler AI代码助手复制代码 使用方法一:kernprof @profiledeffib(n):# 文件名aaa.pya, b =0,1foriinrange(0, n): a, b = b, a+breturna fib(5) AI代码助手复制代码 终端:kernprof -l -v aaa.py# -l表示逐行分析 -v用于控制台输出, 不加-v会把分析结果写入aaa.py.lprof文...