重庆分公司,新征程启航
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如何在python中使用cProfile性能测量工具?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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cProfile -s tottime your_program.py
结果如下:
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 66 0.001 0.000 11.850 0.180 base.py:228(micro_service) 66 0.003 0.000 11.849 0.180 tools.py:557(micro_service) 1056 0.001 0.000 11.073 0.010 connection.py:463(drain_events) 1056 0.015 0.000 11.072 0.010 connection.py:466(blocking_read) 1056 0.008 0.000 10.920 0.010 transport.py:233(read_frame) 3168 0.014 0.000 10.908 0.003 transport.py:370(_read) 3168 10.892 0.003 10.892 0.003 {method 'recv' of '_socket.socket' objects} 66 0.001 0.000 9.814 0.149 rpc.py:350(__call__) 66 0.001 0.000 8.395 0.127 rpc.py:329(result)
块分析:
上面属于文件分析,但是我们可能只对部分代码感兴趣,那么只需要在这部分代码的前后加上下面这两段代码即可:
import cProfile cp = cProfile.Profile() cp.enable() YOUR CODE cp.disable() cp.print_stats()
结果与全代码分析的类似,但是只包含你感兴趣的部分。
行分析:
行分析需要安装line_profiler:
pip install line_profiler
@profile def class_name() pass
然后在命令行输入:
kernprof -l -v your_code.py -l 逐行分析 -v 立即查看结果
示例:
from cProfile import Profile as profile from pstats import Stats def (): p = profile() p.snapshot_stats() p.enable() p.disable() p.print_stats(2) # 按照调用累加总耗时累加排序,即将最耗时的函数最优先 p.dump_stats("call.log")
关于如何在python中使用cProfile性能测量工具问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。