3、Python 性能优化与分析：全面指南

Python 性能优化与分析：全面指南

1. 利用 cProfile 查找瓶颈

在评估程序的正确性并计时执行时间后，我们就可以确定代码中需要进行性能调优的部分。这些部分通常只占程序的一小部分。Python 标准库提供了两个分析模块：
- profile 模块：纯 Python 编写，会给程序执行带来显著的开销。它存在于标准库中是因为其广泛的平台支持和易于扩展。
- cProfile 模块：主要的分析模块，接口与 profile 相当。它用 C 语言编写，开销小，适合作为通用分析器。

cProfile 模块可以通过以下三种方式使用：
- 从命令行使用
- 作为 Python 模块使用
- 在 IPython 中交互式使用

1.1 从命令行使用 cProfile

cProfile 无需修改源代码，可直接在现有的 Python 脚本或函数上执行。从命令行使用 cProfile 的方式如下：

$ python -m cProfile simul.py

这将输出一个包含应用程序中所有被调用函数的多个分析指标的长列表。可以使用 -s 选项按特定指标对输出进行排序。例如，按 tottime 指标排序：