如何使用?profile?進行python代碼性能分析
定位程序性能瓶頸
對代碼優(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 標準模塊提供三種 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。具體實例如下：
使用 profile 進行性能分析
import profile
def profileTest():
Total =1;
for i in range(10):
Total=Total*(i+1)
print Total
return Total
if __name__ == "__main__":
profile.run("profileTest()")程序的運行結(jié)果如下：
圖 1. 性能分析結(jié)果
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”)。
到此這篇關于如何使用 profile 進行python代碼性能分析的文章就介紹到這了,更多相關profile python代碼性能分析內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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