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[技术交流] Python 小技巧 044:性能分析(一) —— cProfile

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发表于 2020-1-1 13:37:53 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 zltzlt 于 2020-1-1 15:21 编辑

Python 性能分析器 —— cProfile


Python 自带的标准模块之一 cProfile 可以帮助我们分析代码的性能。

用法

cProfile.run() 可以运行指定的代码并打印代码性能的分析结果。

例如这一段代码:
import cProfile       # 导入模块
from math import sqrt


def f1():
    s = 0
    for i in range(1000):
        s += i
    return s


def f2():
    list1 = []
    for i in range(1000):
        list1.append(sqrt(i))
    return max(list1), min(list1), len(list1)


def main():
    for i in range(100):
        f1()
        f2()


cProfile.run('''main()''')    # 执行 main() 并打印分析结果

执行结果(cProfile 的分析结果):

1.png
         200504 function calls in 0.052 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    0.052    0.052 <string>:1(<module>)
      100    0.024    0.000    0.046    0.000 demo.py:13(f2)
        1    0.001    0.001    0.052    0.052 demo.py:20(main)
      100    0.005    0.000    0.005    0.000 demo.py:6(f1)
        1    0.000    0.000    0.052    0.052 {built-in method builtins.exec}
      100    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method builtins.len}
      100    0.001    0.000    0.001    0.000 {built-in method builtins.max}
      100    0.001    0.000    0.001    0.000 {built-in method builtins.min}
   100000    0.012    0.000    0.012    0.000 {built-in method math.sqrt}
   100000    0.008    0.000    0.008    0.000 {method 'append' of 'list' objects}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}

其中:

  • 200504 function calls in 0.052 seconds 表示监听了 200504 个函数调用,总用时 0.052 秒(即 52 毫秒)。
  • ncalls 表示调用函数的次数。
  • tottime 表示函数内部消耗的总时间。
  • 第一个 percall 表示函数每次调用消耗的平均时长,是 tottime 除以 ncalls 的商。
  • cumtime 表示函数及其所有子函数消耗的总时长。
  • 第二个 percall 也表示函数每次调用消耗的平均时长,是 cumtime 除以 ncalls 的商。
  • filename:lineno(function) 表示被分析函数所在的文件名、行号及函数名。


命令行调用 cProfile

语法格式:
python -m cProfile [-o output_file] [-s sort_order] (-m module | myscript.py)

参数说明:

参数说明
-o output_file可选参数,表示将分析结果写入的文件(不输出)。
-s sort_order可选参数,按照指定的规则对输出排序(仅适用于不指定 -o 参数的情况下)。
-m module表示需要分析哪个模块。
myscript.py必选参数,指定要分析的脚本。


使用示例:

demo.py 文件内容如下:
# -*- coding: utf-8 -*-

from math import sqrt

list1 = []
for i in range(10000):
    list1.append(sqrt(i))

命令行执行:

1.png

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