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這篇文章主要介紹“如何剖析Python代碼的執行性能”,在日常操作中,相信很多人在如何剖析Python代碼的執行性能問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”如何剖析Python代碼的執行性能”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!
剖析代碼性能可以使用Python標準庫中的cProfile
和pstats
模塊,cProfile
的run
函數可以執行代碼并收集統計信息,創建出Stats
對象并打印簡單的剖析報告。Stats
是pstats
模塊中的類,它是一個統計對象。當然,也可以使用三方工具line_profiler
和memory_profiler
來剖析每一行代碼耗費的時間和內存,這兩個三方工具都會用非常友好的方式輸出剖析結構。如果使用PyCharm,可以利用“Run”菜單的“Profile”菜單項對代碼進行性能分析,PyCharm中可以用表格或者調用圖(Call Graph)的方式來顯示性能剖析的結果。
下面是使用cProfile
剖析代碼性能的例子。
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
函數每行代碼的性能,需要給is_prime
函數添加一個profiler
裝飾器,代碼如下所示。
@profiler def is_prime(num): for factor in range(2, int(num ** 0.5) + 1): if num % factor == 0: return False return True
安裝line_profiler
。
pip install line_profiler
使用line_profiler
。
kernprof -lv example.py
運行結果如下所示。
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,關于“如何剖析Python代碼的執行性能”的學習就結束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注億速云網站,小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!
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