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Python性能分析工具Profile使用實例

更新時間：2019年11月19日 15:27:21 作者：-零

這篇文章主要介紹了Python性能分析工具Profile使用實例,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下

代碼優(yōu)化的前提是需要了解性能瓶頸在什么地方，程序運行的主要時間是消耗在哪里，對于比較復(fù)雜的代碼可以借助一些工具來定位，python 內(nèi)置了豐富的性能分析工具，如 profile,cProfile 與 hotshot 等。其中 Profiler 是 python 自帶的一組程序，能夠描述程序運行時候的性能，并提供各種統(tǒng)計幫助用戶定位程序的性能瓶頸。Python 標(biāo)準(zhǔn)模塊提供三種 profilers:cProfile,profile 以及 hotshot。

profile 的使用非常簡單，只需要在使用之前進行 import 即可,也可以在命令行中使用。

使用Profile

測試示例：

import profile
def a():
  sum = 0
  for i in range(1, 10001):
    sum += i
  return sum

def b():
  sum = 0
  for i in range(1, 100):
    sum += a()
  return sum
if __name__ == "__main__":
  profile.run("b()")

輸出結(jié)果：

   <br data-filtered="filtered"> 104 function calls in 0.094 seconds
 
Ordered by: standard name
 
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
   1  0.000  0.000  0.094  0.094 :0(exec)
   1  0.000  0.000  0.000  0.000 :0(setprofile)
   1  0.000  0.000  0.094  0.094 <string>:1(<module>)
   1  0.000  0.000  0.094  0.094 profile:0(b())
   0  0.000       0.000     profile:0(profiler)
  99  0.094  0.001  0.094  0.001 test.py:15(a)
   1  0.000  0.000  0.094  0.094 test.py:21(b)

其中輸出每列的具體解釋如下：

●ncalls：表示函數(shù)調(diào)用的次數(shù)；

●tottime：表示指定函數(shù)的總的運行時間，除掉函數(shù)中調(diào)用子函數(shù)的運行時間；

●percall：（第一個 percall）等于 tottime/ncalls；

●cumtime：表示該函數(shù)及其所有子函數(shù)的調(diào)用運行的時間，即函數(shù)開始調(diào)用到返回的時間；

●percall：（第二個 percall）即函數(shù)運行一次的平均時間，等于 cumtime/ncalls；

●filename:lineno(function)：每個函數(shù)調(diào)用的具體信息；

如果需要將輸出以日志的形式保存，只需要在調(diào)用的時候加入另外一個參數(shù)。如 profile.run(“profileTest()”,”testprof”)。

命令行

如果我們不想在程序中調(diào)用profile庫使用，可以在命令行使用命令。

import os

def a():
  sum = 0
  for i in range(1, 10001):
    sum += i
  return sum

def b():
  sum = 0
  for i in range(1, 100):
    sum += a()
  return sum

print b()

運行命令查看性能分析結(jié)果

python -m cProfile test.py

將性能分析結(jié)果保存到result文件

python -m cProfile -o result test.py

使用pstats來格式化顯示結(jié)果

python -c "import pstats; p=pstats.Stats('reslut); p.print_stats()"

python -c "import pstats; p=pstats.Stats('result'); p.sort_stats('time').print_stats()

sort_stats支持以下參數(shù)：

calls, cumulative, file, line, module, name, nfl, pcalls, stdname, time

測試示例：在代碼中直接使用profile與stats

import os
def a():
	sum = 0
for i in range(1, 10001):
	sum += i
return sum
def b():
	sum = 0
for i in range(1, 100):
	sum += a()
return sum
print b()
import cProfile# cProfile.run("b()")
cProfile.run("b()", "result")
import pstats
pstats.Stats('result').sort_stats(-1).print_stats()

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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