python性能測(cè)量工具cProfile使用解析
背景：
Python是一種解釋性的語(yǔ)言，執(zhí)行速度相比C、C++等語(yǔ)言十分緩慢；因此我們需要在其它地方上下功夫來(lái)提高代碼的執(zhí)行速度。
首先需要對(duì)代碼進(jìn)行分析，這個(gè)時(shí)候則需要用一些工具。
這里介紹cProfile：
全代碼分析：
命令行:
cProfile -s tottime your_program.py
結(jié)果如下：
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
66 0.001 0.000 11.850 0.180 base.py:228(micro_service)
66 0.003 0.000 11.849 0.180 tools.py:557(micro_service)
1056 0.001 0.000 11.073 0.010 connection.py:463(drain_events)
1056 0.015 0.000 11.072 0.010 connection.py:466(blocking_read)
1056 0.008 0.000 10.920 0.010 transport.py:233(read_frame)
3168 0.014 0.000 10.908 0.003 transport.py:370(_read)
3168 10.892 0.003 10.892 0.003 {method 'recv' of '_socket.socket' objects}
66 0.001 0.000 9.814 0.149 rpc.py:350(__call__)
66 0.001 0.000 8.395 0.127 rpc.py:329(result)
塊分析:
上面屬于文件分析,但是我們可能只對(duì)部分代碼感興趣，那么只需要在這部分代碼的前后加上下面這兩段代碼即可：
import cProfile cp = cProfile.Profile() cp.enable() YOUR CODE cp.disable() cp.print_stats()
結(jié)果與全代碼分析的類(lèi)似，但是只包含你感興趣的部分。
行分析:
行分析需要安裝line_profiler：
pip install line_profiler
@profile def class_name() pass
然后在命令行輸入：
kernprof -l -v your_code.py -l 逐行分析 -v 立即查看結(jié)果
示例：
from cProfile import Profile as profile
from pstats import Stats
def ():
p = profile()
p.snapshot_stats()
p.enable()
p.disable()
p.print_stats(2) # 按照調(diào)用累加總耗時(shí)累加排序，即將最耗時(shí)的函數(shù)最優(yōu)先
p.dump_stats("call.log")
關(guān)于profile和cProfile的更多鏈接，請(qǐng)點(diǎn)擊：
https://docs.python.org/3/library/profile.html?spm=5176.100239.0.0.qa5fU5
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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