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如何剖析Python代码的执行性能

发布时间:2022-10-13 10:29:27 来源:亿速云 阅读:151 作者:iii 栏目:编程语言

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cProfilepstats模块,cProfilerun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。Statspstats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_profilermemory_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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