这篇文章主要介绍“如何剖析Python代码的执行性能”,在日常操作中,相信很多人在如何剖析Python代码的执行性能问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”如何剖析Python代码的执行性能”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
剖析代码性能可以使用Python标准库中的cProfile
和pstats
模块,cProfile
的run
函数可以执行代码并收集统计信息,创建出Stats
对象并打印简单的剖析报告。Stats
是pstats
模块中的类,它是一个统计对象。当然,也可以使用三方工具line_profiler
和memory_profiler
来剖析每一行代码耗费的时间和内存,这两个三方工具都会用非常友好的方式输出剖析结构。如果使用PyCharm,可以利用“Run”菜单的“Profile”菜单项对代码进行性能分析,PyCharm中可以用表格或者调用图(Call Graph)的方式来显示性能剖析的结果。
下面是使用cProfile
剖析代码性能的例子。
example.py
import cProfile def is_prime(num): for factor in range(2, int(num ** 0.5) + 1): if num % factor == 0: return False return True class PrimeIter: def __init__(self, total): self.counter = 0 self.current = 1 self.total = total def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.counter < self.total: self.current += 1 while not is_prime(self.current): self.current += 1 self.counter += 1 return self.current raise StopIteration() cProfile.run('list(PrimeIter(10000))')
如果使用line_profiler
三方工具,可以直接剖析is_prime
函数每行代码的性能,需要给is_prime
函数添加一个profiler
装饰器,代码如下所示。
@profiler def is_prime(num): for factor in range(2, int(num ** 0.5) + 1): if num % factor == 0: return False return True
安装line_profiler
。
pip install line_profiler
使用line_profiler
。
kernprof -lv example.py
运行结果如下所示。
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents ============================================================== 1 @profile 2 def is_prime(num): 3 86624 48420.0 0.6 50.5 for factor in range(2, int(num ** 0.5) + 1): 4 85624 44000.0 0.5 45.9 if num % factor == 0: 5 6918 3080.0 0.4 3.2 return False 6 1000 430.0 0.4 0.4 return True
到此,关于“如何剖析Python代码的执行性能”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注亿速云网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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