一.c,ctypes和python的数据类型的对应关系 ctypes type ctype Python type c_char char 1-character string c_wchar wchar_t 1-character unicode string c_byte char int/long c_ubyte unsigned char int/long c_short short int/long c_ushort unsigned short int/long c_int int

Python性能分析工具Profile 代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方,程序运行的主要时间是消耗在哪里,对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位,python 内置了丰富的性能分析工具,如 profile,cProfile 与 hotshot 等.其中 Profiler 是 python 自带的一组程序,能够描述程序运行时候的性能,并提供各种统计帮助用户定位程序的性能瓶颈.Python 标准模块提供三种 profilers:cProfile,profile 以及 hotshot. p

Table of Contents 1. 性能分析和调优工具简介 1.1. Context Manager 1.2. Decorator 1.3. 系统自带的time命令 1.4. python timeit 模块 1.5. cProfile 1.5.1. profile.Profile 1.6. lineprofiler 1.6.1. 示例 1.7. memoryprofiler 1.8. TODO objgraph 2. 参考资料: 3. NEXT 代码的调优tips 性能分析和调优工具简介

import cProfile import pstats from flask import Flask,jsonify, request @app.route("/test", methods=['GET', 'POST']) def test(): pr = cProfile.Profile() pr.enable() # enable():开始收集性能分析数据 #业务逻辑 if request.method == 'POST': x = jsonify(do(**dict(re

Python自带了几个性能分析的模块:profile.cProfile和hotshot,使用方法基本都差不多,无非模块是纯Python还是用C写的.本文介绍cProfile.  例子 import time def func1(): sum = 0 for i in range(1000000): sum += i def func2(): time.sleep(10) func1() func2() 运行 python -m cProfile del.py 运行结果 结果分析    执行了6个

Python性能分析 https://www.cnblogs.com/lrysjtu/p/5651816.html https://www.cnblogs.com/cbscan/articles/3341231.html 使用ipdb 使用profile import profile def profileTest(): Total =1; for i in range(10): Total=Total*(i+1) print Total return Total if __name__ ==

测试环境:Ubuntu16.04(在VMWare虚拟机使用perf top存在无法显示问题) Kernel:3.13.0-32 系统级性能优化通常包括两个阶段:性能剖析(performance profiling)和代码优化.性能剖析的目标是寻找性能瓶颈,查找引发性能问题的原因及热点代码.代码优化的目标是针对具体性能问题而优化代码或编译选项,以改善软件性能. 在性能剖析阶段,需要借助于现有的profiling工具,如perf等.在代码优化阶段往往需要借助开发者的经验,编写简洁高效的代码,甚至在汇

Python 性能剖分工具 眼看着项目即将完成,却被测试人员告知没有通过性能测试,这种情况在开发中屡见不鲜.接下来的工作就是加班加点地找出性能瓶颈,然后进行优化,再进行性能测试,如此这般周而复始直到通过性能测试.尽管丰富的工作经验有助于性能优化,但只有科学地应用工具才能在最短的时间内找出最佳优化粒度的瓶颈代码段,达到事半功倍的效果. profile.cProfile与hotshot Python 内置了丰富的性能优化工具来帮助我们定位性能瓶颈,如:profile.cProfile和 hotsho

测试环境:Ubuntu16.04(在VMWare虚拟机使用perf top存在无法显示问题) Kernel:3.13.0-32 系统级性能优化通常包括两个阶段:性能剖析(performance profiling)和代码优化.性能剖析的目标是寻找性能瓶颈,查找引发性能问题的原因及热点代码.代码优化的目标是针对具体性能问题而优化代码或编译选项,以改善软件性能. 在性能剖析阶段,需要借助于现有的profiling工具,如perf等.在代码优化阶段往往需要借助开发者的经验,编写简洁高效的代码,甚至在汇

前言 我们可以通过查看程序核心算法的代码,得知核心算法的渐进上界或者下界,从而大概估计出程序在运行时的效率,但是这并不够直观,也不一定十分靠谱(在整体程序中仍有一些不可忽略的运行细节在估计时被忽略了),因此在实际评测程序时我们还是需要实际的考量程序的运行时间和瓶颈,最好具体到执行一段代码多少次,执行一段代码花了多少时间,幸好的是Python自带了许多有用的工具,可以帮助我们实现这些要求,下面是一些我在学习中记录的笔记,从简单到复杂介绍了python性能分析的方法,希望我的笔记能帮到您. 注:写作

[编者按]本文作者为 Bryan Helmig,主要介绍 Python 应用性能分析的三种进阶方案.文章系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 编译呈现. 我们应该忽略一些微小的效率提升,几乎在 97% 的情况下,都是如此:过早的优化是万恶之源.-- Donald Knuth 如果不先想想Knuth的这句名言,就开始进行优化工作,是不明智的.然而,有时你为了获得某些特性不假思索就写下了O(N^2) 这样的代码,虽然你很快就忘记它们了,它们却可能反咬你一口,给你带来麻烦:本文就是为这种情况而准备

此篇将重点介绍几种常用的Android性能分析工具: 一.Logcat 日志 选取Tag＝ActivityManager,可以粗略地知道界面Displaying的时间消耗.当我们打开一个Activity的时候,log会打印一串log如下: I/ActivityManager﹕ Displayed xxx.xxx.xxx/TestActivity: +1s272ms (total +3s843ms) 第一个时间表示系统接受到打开的intent到TestActivity界面显示出来的时间1.272秒

在分析python代码性能瓶颈,但又不想修改源代码的时候,ipython shell以及第三方库提供了很多扩展工具,可以不用在代码里面加上统计性能的装饰器,也能很方便直观的分析代码性能.下面以我自己实现的一个快排代码为例,带你使用集中不同的性能分析工具. def quick_sort(data, low, high): if low >= high: return left, right = low, high key = data[left] while left < right: whil

Roslyn的PM(程序经理) Bill Chiles,Roslyn使用纯托管代码开发,但性能超过之前使用C++编写的原生实现,这有什么秘诀呢?他最近写了一篇文章叫做<Essential Performance Facts and .NET Framework Tips>里头推荐了一个性能分析工具<Improving Your App's Performance with PerfView>.PerfView能够收集Windows事件跟踪(ETW)数据来追踪程序的调用流向,这些程序

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-26488891-id-3118279.html Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE MicrosoftInternetExplorer4 /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:普通表格; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colb

OProfile 性能分析工具 官方网站:http://oprofile.sourceforge.net/news/ oprofile.ko模块本文主要介绍Oprofile工具,适用系统的CPU性能分析,最主要它能深入内核函数,这是很多用户态工具达不到的地方. Oprofile是一个内核态工具,通过oprofile.ko模块内核模块来获取数据需要在加载oprofile.ko模块的时候,传递”timer=1″参数. modprobe oprofile timer=1 oProfilehttp://

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从2.6.31内核开始,linux内核自带了一个性能分析工具perf,能够进行函数级与指令级的热点查找. perf Performance analysis tools for Linux. Performance counters for Linux are a new kernel-based subsystem that provide a framework for all things performance analysis. It covers hardware level (CP

早在2016年ChinaJoy开始,WeTest曾受邀出席过Unity中国的线下性能场的活动,介绍我们的自动化框架和王者荣耀的故事.当时的活动很成功,期间我们收到了不少Unity开发者的好评,也为我们今天的合作埋下种子.在和Unity多次沟通碰撞中,如何优化Unity游戏性能成为我们合作的契机,历经半年的开发,现在我们终于可以宣布,我们的研发成果UPA终于要和大家见面了. UPA 全称Unity Performance Analysis,由Unity Support团队和腾讯WeTest 性能团

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~. 作者:赵坤|腾讯魔王工作室后台开发工程师 在项目开发中,经常会遇到程序启动时间过长.CPU使用率过高等问题,这个时候需要依靠性能分析工具来定位性能的消耗点.本文介绍三个常用的工具的入门级使用及图形化方法,供大家参考. 本文介绍Perf.gprof和Valgrind三个性能分析工具,及其分析结果图形化的方法,旨在让大家更快的上手使用工具.出于篇幅的限制,本文不会对每种工具的使用参数及结果分析做详细的介绍,只做入门级的使用说明,更多详细的

出于对Linux操作系统的兴趣,以及对底层知识的强烈欲望,因此整理了这篇文章.本文也可以作为检验基础知识的指标,另外文章涵盖了一个系统的方方面面.如果没有完善的计算机系统知识,网络知识和操作系统知识,文档中的工具,是不可能完全掌握的,另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列. 本文档主要是结合Linux 大牛,Netflix 高级性能架构师 Brendan Gregg 更新 Linux 性能调优工具的博文,搜集Linux系统性能优化相关文章整理后的一篇综合性文章,主要是结合博文对涉及到的原理和性