如何剖析Python代码的执行性能

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！

创新互联建站是专业的乌什网站建设公司，乌什接单;提供网站制作、成都网站制作,网页设计,网站设计,建网站,PHP网站建设等专业做网站服务;采用PHP框架,可快速的进行乌什网站开发网页制作和功能扩展;专业做搜索引擎喜爱的网站,专业的做网站团队,希望更多企业前来合作!

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，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！