高效编程之 cProfile 性能分析
写代码经常会听说一些名词,比如 性能分析、代码调优。
cProfile 是 python 代码调优的一种工具,它能够统计在整个代码执行过程中,每个函数调用的次数和消耗的时间。
这个工具虽然很常用,但是没必要花太多时间研究这个工具,简单使用就能达到效果,所以我这里只简单记录下核心用法。
两种使用方式
cProfile.run('func(arg)') # 调优函数,在脚本中使用
python -m cProfile myscript.py (-s ziduan) # 调优脚本,在命令行使用
输出解释
9891015 function calls (9843181 primitive calls) in 12.791 seconds Ordered by: standard name ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 12.791 12.791 <string>:1(<module>)
1 0.037 0.037 0.966 0.966 AccOverstep.py:13(AccOverstep)
2 0.166 0.083 9.534 4.767 DataPreprocessing.py:27(dists)
1 0.003 0.003 6.252 6.252 DataPreprocessing.py:38(DataPreprocessing)
10909 0.004 0.000 0.167 0.000 _methods.py:34(_sum)
10 0.000 0.000 0.000 0.000 _methods.py:45(_all)
42360 0.071 0.000 0.092 0.000 _methods.py:48(_count_reduce_items)
42360 0.201 0.000 0.678 0.000 _methods.py:58(_mean)
共有 9891015 次函数调用,原始调用为 9843181 次,原始调用代表不包含递归调用。
ncalls 函数的被调用次数
tottime 函数总计运行时间,除去函数中调用的函数运行时间
percall 函数运行一次的平均时间,等于tottime/ncalls
cumtime 函数总计运行时间,含调用的函数运行时间
percall 函数运行一次的平均时间,等于cumtime/ncalls
filename:lineno(function) 函数所在的文件名,函数的行号,函数名
参考资料:
https://blog.csdn.net/u010453363/article/details/78415553
高效编程之 cProfile 性能分析的更多相关文章
- 高效编程之cache命中对于程序性能的影响
下面这个代码用两个双层循环遍历了一个二维数组里所有的元素,以我自己机器的测试 上面那个循环耗时基本为下面的一半,两个循环的时间复杂度相同,为什么会有这么大的差别? 首先要明白的是不管是几维数组,他们都 ...
- 高效编程之 concurrent.future
背景 我们知道 Python 中有多线程threading 和多进程multiprocessing 实现并发, 但是这两个东西开销很大,一是开启线程/进程的开销,二是主程序和子程序之间的通信需要 序列 ...
- 并发编程之 Exchanger 源码分析
前言 JUC 包中除了 CountDownLatch, CyclicBarrier, Semaphore, 还有一个重要的工具,只不过相对而言使用的不多,什么呢? Exchange -- 交换器.用于 ...
- 并发编程之 Condition 源码分析
前言 Condition 是 Lock 的伴侣,至于如何使用,我们之前也写了一些文章来说,例如 使用 ReentrantLock 和 Condition 实现一个阻塞队列,并发编程之 Java 三把锁 ...
- Javascript异步编程之setTimeout与setInterval详解分析(一)
Javascript异步编程之setTimeout与setInterval 在谈到异步编程时,本人最主要会从以下三个方面来总结异步编程(注意:特别解释:是总结,本人也是菜鸟,所以总结不好的,请各位大牛 ...
- 异步编程之co——源码分析
异步编程系列教程: (翻译)异步编程之Promise(1)--初见魅力 异步编程之Promise(2):探究原理 异步编程之Promise(3):拓展进阶 异步编程之Generator(1)--领略魅 ...
- LeetCode:Climbing Stairs(编程之美2.9-斐波那契数列)
题目链接 You are climbing a stair case. It takes n steps to reach to the top. Each time you can either c ...
- 异步编程之Promise(2):探究原理
异步编程系列教程: (翻译)异步编程之Promise(1)--初见魅力 异步编程之Promise(2):探究原理 异步编程之Promise(3):拓展进阶 异步编程之Generator(1)--领略魅 ...
- 网络编程之TCP/IP各层详解
网络编程之TCP/IP各层详解 我们将应用层,表示层,会话层并作应用层,从TCP/IP五层协议的角度来阐述每层的由来与功能,搞清楚了每层的主要协议,就理解了整个物联网通信的原理. 首先,用户感知到的只 ...
随机推荐
- 白鹭引擎EUI做H5活动 入门篇
前言:本学习文档的目的是为了实现h5,或者简单的h5游戏,比如说,我们要实现一个可以左右,或者上下移动的场景的h5,在场景移动的过程中,会有相应的动画或者操作,我们通过 js 也可以实现,但是为了流畅 ...
- ZooKeeper的简述
一.简介 ZooKeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务.它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步,集群管理,命名空间,配置维护等.ZooKeeper使 ...
- 【黑马JavaSE】1.1JavaSE、环境变量、CMD使用、常量、变量、数据类型转换(自动/强制)、ASCII码表、Unicode万国码表
文章目录 SUN公司,詹姆斯.劳瑟琳,Java祖师爷 Java语言开发环境搭建 把Java添加到环境变量的方法 命令行CMD里一些报的错误 命令控制行常用操作的代码展示 Notepad++.注释.标识 ...
- ModuleNotFoundError: No module named '_sqlite3'的解决办法:pipenv的用法
export PIPENV_VENV_IN_PROJECT=1pipenv --venvpipenv --where pipenv install -r requirements.txtpipenv ...
- stm8问题记录
sprintf 错误 现象:打印不出来数字 需要包含#include<stdio.h>
- H5 页面适配几种展现形式
1.contain 模式:以内容中心为基点按照视觉稿的宽高比缩放以适配窗口显示全页面内容,窗口与内容的宽度比或高度比之间较小者缩放填满窗口,当窗口宽高比和视觉稿不同时,另一方向的两侧出现留空部分. 2 ...
- pandas基础,Serires,Dataframe
DataFrame DataFrame是Pandas中的一个表格型的数据结构,包含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值.字符串.布尔型等),DataFrame即有行索引也有列索引,可以被看做是 ...
- 美化Eclipse-背景
为了美化Eclipse,请登录主题网站http://www.eclipsecolorthemes.org/ 下载EPF配置文件(截图如下),并导入eclispe即可. 导入方法: (1)从File菜单 ...
- Jmeter之集合点
Jmeter之集合点 Jmeter中也有集合点,看样子还是很强呀 哇哈哈 它只是通过计时器Synchronizing Timer实现的假集合点功能. 没有时间整理,来实际的,直接上图. 在线程下添加集 ...
- python django项目创建及前期准备(使用pycharm)
一.创建django项目 1.打开pycharm软件 2.点击菜单栏 File-->New Project,弹出如下对话框,如下图设置 二.基本配置 1.静态文件目录配置(用于客户端访问后台服务 ...