cProfile是标准库内建的分析工具的其中一个，另外两个是hotshot和profile-s cumulative-s cumulative开关告诉cProfile对每个函数累计花费的时间进行排序,...-m cProfile -s cumulative loopdemo.py得到如下结果 206 function calls in 0.001 seconds #在0.01...包括cProfile的开销。...-o profile.stats我们可与你通过这个函数将结果输出到一个文件中，当然文件的后缀名是任意的，这里为了方便后面配合python中使用所以将后缀定为stats。...首先让我们运行下面的命令python3 -m cProfile -o loopdemo_profile.stats loopdemo.py然后运行下面的脚本import pstatsp=pstats.Stats
使用timeit进行性能分析 timeit是一个模块，可用于计时代码段。 它是标准 Python 库的一部分。 我们将使用几种数组大小对sort() NumPy 函数计时。...进行分析 在 IPython 中，我们可以使用timeit来分析代码的小片段。...下表概述了分析器的输出： 函数 描述 ncalls 这是调用次数 tottime 这是一个函数花费的总时间 percall 这是每次通话所花费的时间 ，计算方法是将总时间除以通话次数 cumtime 这是在函数和由函数调用的函数...此模块对 Python 代码进行逐行分析。 我们将在此秘籍中描述必要的安装步骤。 准备 您可能需要安装setuptools。 先前的秘籍中对此进行了介绍； 如有必要，请参阅“另见”部分。...我们将使用cProfile对一个小的 NumPy 程序进行分析，该程序会对具有随机值的数组进行转置。
简介 代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方，程序运行的主要时间是消耗在哪里，对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位，python 内置了丰富的性能分析工具，如 profile, cProfile...Python 标准模块提供三种 profilers:cProfile, profile 以及 hotshot。...性能分析方法 引入python自带的profile或cProfile import cProfile # or import profile 确定需要分析性能的函数 def sub_fun(...fun 的性能 性能分析 python 脚本中分析 cProfile.run('fun()') # or profile.run('fun()') 输出 104 function calls...运行命令查看性能分析结果 python -m cProfile test.py 将性能分析结果保存到result文件 python -m cProfile -o result.prof test.py
当我们的确是有需要开始真正优化我们的Python程序的时候，我们要做的第一步并不是盲目的去做优化，而是对我们现有的程序进行分析，发现程序的性能瓶颈进而进行针对性的优化。...()) sort_stats(*keys): 对报告列表进行排序，函数会依次按照传入的参数排序，关键词包括calls, cumtime等，具体参数参见https://docs.python.org/2/...程序跑完后便会在当前路径下生成mkm_run.prof的分析文件，我们便可以通过打印或者可视化工具来对这个函数进行分析。...生成性能分析报告 按照上文的方法，我们通过装饰器对run方法进行修饰来进行性能分析，这样我们便可以像正常一样去跑程序，但是不同的是当前路径下会生成性能分析报告文件。...总结 本文对Python内置的性能分析器cProfile的使用进行了介绍，并以作者项目中的代码为例进行了实例分析和数据可视化，并使用了缓存的方式对Python程序进行了初步的优化，希望能借此帮助大家熟悉工具并分析自己
使用 cProfile 进行性能分析 除了要对程序进行调试，性能分析也是每个开发者的必备技能。...这时，对代码进行 profile 就显得异常重要了。 这里所谓的 profile，是指对代码的每个部分进行动态的分析，比如准确计算出每个模块消耗的时间等。...这样你就可以知道程序的瓶颈所在，从而对其进行修正或优化。当然，这并不需要你花费特别大的力气，在 Python 中，这些需求用 cProfile 就可以实现。...('fib_seq(30)') 或者更简单一些，直接在运行脚本的命令中，加入选项“-m cProfile”也很方便： python -m cProfile test.py 运行结果如下: (py37env...小结 孰能生巧，pdb 是 Python 常用的调试工具，cProfile 是经典的性能分析工具，在 debug 及性能分析方面，可以大大提升你的效率。
analysed_tag_name = "test_analysed" # 使用c语言版的profile进行分析，好处是自身占用资源更少，对函数的耗时定位更准确 cProfile.run...(be_analysed_function, analysed_tag_name) # 使用python版的profile进行分析，格式都一样的。...s = pstats.Stats(analysed_tag_name) # 移除文件目录，减少打印输出 # s.strip_dirs() # 排序。...# "time"表示按函数总耗时排序，python3.7后可用枚举变量pstat.SortKey来取排序项 s.sort_stats("time") # 打印统计结果 # ncalls...分析耗时主要看这个。 # percall--此函数平均每次被调用耗时。分析耗时次要看这个 # cumtime--执行此函数及其调用子函数所占用的时间。
讨厌Python的人总是说，他们不想使用Python的原因之一是它的速度太慢。...所以，让我们来证明一些人是错的，让我们看看如何提高Python程序的性能并使它们变得非常快！ ? ? 时间和剖析 在开始优化任何东西之前，我们首先需要找出代码的哪些部分实际上会减慢整个程序的速度。...cProfile，它会给你提供太多的信息： ~ $ python3.8 -m cProfile -s time slow_program.py 1297 function calls...在这里，我们使用cProfile模块和time参数运行测试脚本，以便按内部时间（cumtime）对行进行排序。这给了我们很多信息，你可以看到上面的行大约是实际输出的10%。...从这里，我们可以看出exp函数是罪魁祸首(惊喜，惊喜)，现在我们可以得到更具体的时间和分析… 时间特定功能 现在我们知道了应该将注意力放在哪里，我们可能希望对慢速函数计时，而不需要测量代码的其余部分。
数据结构与算法 列表、双端队列 list 底层是数组，在 开头 插入和删除的时间复杂度 O(n)， 在结尾插入和删除是 O(1)，访问任意元素是 O(1) deque 底层是 双向链表实现，开头结尾操作时间复杂度均为...q.get() # 取出最小值 ... 1 2 5 9 10 如果是元组等，将按第一个元素排序，一样的话，按第二个，以此类推 >>> q.put([1,2]) >>> q.put([1,3]) >>>...return a+b ... >>> sum2(1,2) calculate 3 >>> sum2(1,2) # 没有进行计算，直接输出结果了 3 >>> sum2(1,3) calculate 4...='tottime') 输出： D:\ProgramData\Anaconda3\envs\cv\python.exe D:/gitcode/Python_learning/Python-High-Performance-Second-Edition-master...推导和生成器 两者可以替代显式的 for 循环，效率比 for 循环要高 对生成器对象进行迭代时，每次只返回一个计算结果，可以节省内存使用 jupyter 中 %load_ext memory_profiler
cProfile和profile 接下来的两个工具，对于测量代码的性能来说更为有用。我建议使用cProfile来分析代码的运行时间，并且当你在分析中需要更多的灵活性时，保存profile。...然后，我们可以对此输出进行快速分析： bubble_sort被调用一次，但merge_node被调用了 1599 次，并且merge甚至调用了 7500 次。...有时修复性能也会发现错误，但是当你尝试加速时，最好不要尝试完全重新设计。一次只做一件事。 在开始分析性能之前，另一件重要的事情是，软件所需的一些指标。...我不期望你改进他们，但只是在开发测试来显示性能问题时，记下笔记并分析性能。抵制现在修改任何东西的诱惑，因为我们将在练习 19 中提高性能。...研究性学习 到目前为止，对所有代码运行这些分析工具，并分析性能。 将结果与算法和数据结构的理论结果进行比较。 破坏它 尝试编写使数据结构崩溃的病态测试。
这导致它们不太实用，在开始对程序进行性能往往不是首选，当其他性能分析不够用或者不精准它们可以作为最后的选择。...我们看一下一个python的例子： Statistical Profiling 以固定的事件间隔对程序计数器进行抽样统计，可以查看每个函数的消耗时间。...由于它对程序计数器进行抽样，所以数据结果是对真实值的统计近似。以便于查看分析程序的性能细节，查出性能瓶颈。 分析的数据更少:只对程序执行过程进行抽样，而不用保留每一条数据。...性能分析器cProfile cProfile是Python默认的性能分析器，它是一种确定性的性能分析器，提供了一组API来帮助开发者手机Python程序运行的信息。...在脚本执行完毕的时候显示计时信息。
❝Python编程时，除了要保证代码功能的正确性，还要考虑代码的执行效率。...❞ 什么是cProfile cProfile（语言编写的测试模块）是一个标准库内建的性能分析工具，可以在标准输出中看到每一个函数被调用的次数和运行的时间，从而找到程序的性能瓶颈，从而有针对性的进行性能优化...可以使用cProfile的run方法来计算代码的执行效率，也可以在cmd执行 python -m cProfile filename.py命令来实现，其中filename.py 是要运行程序的文件名。...在pycharm中执行如下代码 ? 运行后结果如下： ?...第一行是总共调用function次数，和总运行时间 「下面是cProfile输出的各个参数说明」 ncalls:函数调用次数； tottime：函数的总的运行时间，除掉函数中调用子函数的运行时间； percall
通过给变量加上叹号，你可以在一个变量中存储命令的控制台输出。例如，在我联网的基于Linux的主机上，我可以获得IP地址为Python变量： In [1]: ip_info = !...使用cProfile的通常方式是在命令行中运行一整段程序，输出每个函数的累积时间。...运行这个脚本，使用下面的命令行： python -m cProfile cprof_example.py 运行之后，你会发现输出是按函数名排序的。...cProfile会记录每个函数的起始和结束时间，使用它们进行计时。 除了在命令行中使用，cProfile也可以在程序中使用，分析任意代码块，而不必运行新进程。...逐行分析函数 有些情况下，用%prun（或其它基于cProfile的分析方法）得到的信息，不能获得函数执行时间的整个过程，或者结果过于复杂，加上函数名，很难进行解读。
业务场景也不复杂，就是对一些API返回做一些数据上的 smoke验证。 你猜它的代价是多大。 两个人花一年全职来写并维护，跑起来需要2小时。抛开接口反应时间不说，我看了代码，有很多地方可以优化的点。...2.profile profile：纯Python实现的性能测试模块，接口和cProfile一样。...使用： 1.在需要测试的函数加上@profile装饰 2.执行命令：python -m memory_profiler C:\Python34\test.py 输出如下： ?...6.PyCharm图形化性能测试工具： PyCharm提供了图像化的性能分析工具，使用方法利用PyCharm的Profile工具进行Python性能分析。...PyCharm提供了性能分析工具Run-》Profile，如下图所示。利用Profile工具可以对代码进行性能分析，找出瓶颈所在。 ?
learn from 《Python高性能（第2版）》 类似工具：pycharm profile对函数调用效率进行测试 1....linux 中进行测试耗时： time python my.py real 0m10.435s # 进程实际花费时间 user 0m2.078s # 计算期间 所有CPU花费总时间 sys...包是 python写的开销比较大，cProfile 是C语言编写的，开销小 python -m cProfile simul.py $ python -m cProfile simul.py...输出结果非常长 按 tottime 排序 -s tottime，看前几个就是耗时最多的几个 $ python -m cProfile -s tottime simul.py 2272784...KCachegrind - pyprof2calltree - cProfile sudo apt install kcachegrind pip install pyprof2calltree python
机器之心对这个系列文章进行了整理编辑，将其融合成了这一篇深度长文。本文的相关代码都已经发布在 GitHub 上。...而后一部分重点介绍了一些可用于在运行 Python 脚本时对解释器进行性能分析的工具和方法，主要讨论了 CPython 和 PyPy 等。...pip 版本： pypy -m ensure pip 其它东西可以通过以下指令安装： pypy -m pip install cProfile 在 CPU 性能分析上最常用的一个工具是 cProfile...CPU 分析——Python 解释器 在这一节，我将介绍一些可用于在运行 Python 脚本时对解释器进行性能分析的工具和方法。...在我们优化之后，listiter_next 函数的时间占用降至了 2.11%。读者还可以探索对该解释器进行进一步的优化。 2.
摘要： 众所周知，python相较于其它语言速度较慢，但是我们可以通过优化的方法来提升效率。 本文假定你已经十分熟悉Python。...众所周知，Python是一种解释性的语言，执行速度相比C、C++等语言十分缓慢；因此我们需要在其它地方上下功夫来提高代码的执行速度。 首先需要对代码进行分析。...全代码分析 所有合格的IDE都集成有一个调优器，点一下就可以了；如果是在命令行中进行调用，代码如下： python -m cProfile -s tottime your_program.py 结果如下...别急，代码分析有好几种方法。 块分析 你可能已经注意到，之前我们是对整个程序段进行分析的。...一旦开始运行，你可以在程序运行时与之交互，并观察程序的性能。 分析方法 优化 想知道你是否在循环中浪费了大量时间？现在我们知道程序在哪些地方花费了大量CPU时间，我们可以针对性的进行优化。
而后一部分重点介绍了一些可用于在运行 Python 脚本时对解释器进行性能分析的工具和方法，主要讨论了 CPython 和 PyPy 等。...pip 版本： pypy -m ensure pip 其它东西可以通过以下指令安装： pypy -m pip install cProfile 在 CPU 性能分析上最常用的一个工具是 cProfile...此外，相比于其它内置的分析器（profile 或 hotshot），cProfile 对系统的开销更少。...CPU 分析——Python 解释器 在这一节，我将介绍一些可用于在运行 Python 脚本时对解释器进行性能分析的工具和方法。...在我们优化之后，listiter_next 函数的时间占用降至了 2.11%。读者还可以探索对该解释器进行进一步的优化。 2.
因此，让我们证明一些人是错误的，让我们看看如何改善Python 程序的性能 并使它们真正更快！ 时序分析 在开始进行任何优化之前，我们首先需要找出代码的哪些部分实际上会使整个程序变慢。...另一端是 cProfile，它将为您提供 过多 信息： ~ $ python3.8 -m cProfile -s time slow_program.py 1297 function...在这里，我们使用cProfile 模块和 time 参数运行测试脚本 ，以便按内部时间（cumtime）对行进行排序 。这给了我们 很多 信息，您在上面看到的行大约是实际输出的10％。...这主要是因为内置程序是用C实现的 ，因此在使用Python进行编码时我们的速度实在无法与之匹敌。...但是，在优化代码时要小心，因为它可能最终使您的代码难以阅读，因此难以维护，这可能会超出优化的好处。
本文将介绍如何提升 Python 程序的效率，让它们运行飞快！ ? 计时与性能分析 在开始优化之前，我们首先需要找到代码的哪一部分真正拖慢了整个程序。...有时程序性能的瓶颈显而易见，但当你不知道瓶颈在何处时，这里有一些帮助找到性能瓶颈的办法： 注：下列程序用作演示目的，该程序计算 e 的 X 次方（摘自 Python 文档）： # slow_program.py...0m11,050s sys 0m0,008s 如果你只想给整个程序计时，这个命令即可完成目的，但通常是不够的…… 最细致的性能分析 另一个极端是 cProfile，它提供了「太多」的信息： ~...这里，我们结合 cProfile 模块和 time 参数运行测试脚本，使输出行按照内部时间（cumtime）排序。这给我们提供了大量信息，上面你看到的行只是实际输出的 10%。...使用 lru_cache 实现缓存/记忆 我在之前的博客中介绍过这一技巧，但我认为它值得用一个简单例子再次进行说明： import functools import time # caching up
时序分析 在开始进行任何优化之前，我们首先需要找出代码的哪些部分使整个程序变慢。...最详细的分析 另外一个指令是cProfile，但是它提供的信息过于详细了。...模块和time参数运行测试脚本，以便按内部时间（cumtime）对行进行排序。...这给了我们很多信息，你在上面看到的行大约是实际输出的10％。由此可见，exp函数是罪魁祸首，现在我们可以更详细地了解时序和性能分析。...这主要是因为内置程序是用C实现的，因此在使用Python进行编码时我们的速度实在无法与之匹敌。
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