Python 小技巧 045：性能分析（二）—— line_profiler
本帖最后由 zltzlt 于 2020-1-1 15:21 编辑Python 性能分析器 —— line_profiler
line_profiler 和 cProfiler 类似，区别是 line_profiler 是第三方库，而且它会逐行分析代码的用时，比 cProfiler 更强大。
1. 安装
打开 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#line_profiler，下载符合自己 Python 版本的 line_profiler .whl 文件：
下载完之后打开 cmd ，切换到文件位置，执行以下命令：
pip install {.whl 文件名}
2. 使用方法
下面是 demo.py 的内容（求 100 以内哪两个数相加为 100 的程序，双重 for 循环）：
# -*- coding: utf-8 -*-
@profile # 加 @profile 的函数表示需要进行分析
def demo():
task = []
for a in range(0, 101):
for b in range(0, 101):
if a + b == 100:
task.append((a, b))
return task
if __name__ == '__main__':
demo()
cmd 执行命令：
kernprof -l -v demo.py
其中 -l 表示逐行分析，-v 表示输出分析结果。
执行这段命令会生成一个 demo.py.lprof，后期可以对该文件进行分析。
分析结果：
Wrote profile results to demo.py.lprof
Timer unit: 1e-07 s
Total time: 0.0065966 s
File: demo.py
Function: demo at line 3
Line # Hits TimePer Hit % TimeLine Contents
==============================================================
3 @profile
4 def demo():
5 1 69.0 69.0 0.1 task = []
6
7 102 287.0 2.8 0.4 for a in range(0, 101):
8 10302 30200.0 2.9 45.8 for b in range(0, 101):
9 10201 34938.0 3.4 53.0 if a + b == 100:
10 101 468.0 4.6 0.7 task.append((a, b))
11 1 4.0 4.0 0.0 return task
其中：
[*]Total time 表示代码总用时。
[*]File 表示分析的文件名。
[*]Function 表示测试的函数。
[*]Line # 表示行号。
[*]Hits 表示本行调用的次数。
[*]Time 表示本行总执行时间。
[*]Per Hit 表示本行执行一次的用时，是 Time 除以 Hits 的结果。
[*]% Time 表示本行代码占了它所在函数的消耗的时间百分比。
可以看出在 demo 函数中最消耗时间的是判断 a + b 是否等于 100，占用了 50.5% 的时间。
之后对代码进行优化：
@profile
def demo():
task = []
for a in range(0, 101):
b = 100 - a
task.append((a, b))
return task
if __name__ == '__main__':
demo()
再次进行分析：
Wrote profile results to demo.py.lprof
Timer unit: 1e-07 s
Total time: 0.0001048 s
File: demo.py
Function: demo at line 3
Line # Hits TimePer Hit % TimeLine Contents
==============================================================
3 @profile
4 def demo():
5 1 31.0 31.0 3.0 task = []
6
7 102 303.0 3.0 28.9 for a in range(0, 101):
8 101 309.0 3.1 29.5 b = 100 - a
9 101 402.0 4.0 38.4 task.append((a, b))
10 1 3.0 3.0 0.3 return task
可以发现总用时及循环体里代码的调用次数减少了。 沙发！ {:10_257:}（又是我）
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