Python代码性能分析工具line_profiler 和cProfile

最新推荐文章于 2025-05-19 14:03:49 发布

原创

最新推荐文章于 2025-05-19 14:03:49 发布 · 383 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #开发语言

cProfile Pycharm自带
在这里插入图片描述
line_profiler库可以分析每一行代码的运行时间，方便定位程序运行效率瓶颈。

pip install line_profiler

from line_profiler import LineProfiler
import random

def do_stuff(numbers):
    s = sum(numbers)
    l = [numbers[i]/43 for i in range(len(numbers))]
    m = ['hello'+str(numbers

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

金代码

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
1
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

Python性能分析工具Line_profiler

weixin_44613728的博客

09-22

1万+

这是一个目录介绍安装使用方法1 ：生成一个Line_profiler类（推荐）简单版本多函数调用方法2：使用装饰器@profile读取lprof 文件介绍 profile和line_profiler两个模块都是性能分析工具。有时候需要找到代码中运行速度较慢处或瓶颈，可以通过这两模块实现，而不再使用time计时。 line_profiler模块可以记录每行代码的运行时间和耗时百分比。1 安装我是使用的anaconda安装的，所以直接pip install line_profiler即可。使用方法1

Python丨Python 性能分析大全

weixin_33895475的博客

11-07

226

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

深入解析line_profiler在Python性能优化中的应用

最新发布

weixin_34374684的博客

05-19

863

line_profiler工具应运而生是为了满足开发者对Python代码逐行性能分析的需求。在早期，Python开发者常用的性能分析工具cProfile虽然强大，但只能提供函数级别的统计信息，这在某些情况下无法满足开发者对程序运行细节的深度了解。开发者需要一种可以深入到代码每一行、每一语句级别的性能分析工具来诊断那些隐藏在代码深处的性能瓶颈。line_profiler填补了这一空白。它由Kenneth Reitz开发，专为行级别的性能分析而设计。

python-做性能分析的库

qq_16236875的博客

09-14

171

1 Profile 和cProfile 1.1 Profile :纯python 实现，会慢，如果需要对模块进行拓展，那么这个模块比较合适。 1.2 cProfile ，c 版本，

《Python开发 - Python库》Python性能分析工具

不问归期的博客

05-29

1260

我们在写完代码后，一般需要对代码进行优化，而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。对于Python，比较常用的Profile工具有三个： profile 纯python语言实现，返回函数整体损耗。（自带） cProfi

python性能分析工具： cprofile

qq_28565767的博客

04-12

380

sudo apt-get install graphviz sudo pip install gprof2dot python -m cProfile -s cumulative -o dev6-result.out god_view_single_process.py -i 2.8c2_10min.mp4 sudo find / -name gprof2dot.py /usr/local...

python代码性能分析cProfile、line_profiler

pyzhizhuren的博客

01-18

827

性能分析 1.cProfile 官方文档：https://docs.python.org/zh-cn/3.8/library/profile.html?highlight=cprofile#module-cProfile 说明：https://juejin.cn/post/6844903474250022919 cProfile是一种确定性分析器，只测量CPU时间，并不关心内存消耗和其他与内存相关联的信息 ####django扩展库确实强大 django-cprofile-middleware-dmw

Python性能分析全攻略：从cProfile到line_profiler，全面优化你的代码

一个被知识诅咒的人

01-20

1215

在当今软件开发中，性能优化是提升应用程序用户体验和资源利用效率的关键环节。Python，作为广泛应用于数据科学、Web开发和自动化等领域的高级编程语言，其性能分析工具尤为重要。本文深入探讨了Python中两大主流性能分析工具——`cProfile`和`line_profiler`，详细介绍了它们的工作原理、使用方法以及在实际项目中的应用场景。通过丰富的代码示例和详尽的中文注释，读者将学会如何有效地使用这些工具来识别代码中的性能瓶颈，进而进行针对性的优化。此外，文章还涵盖了性能分析中的常见误区和最佳实践，帮助

用line_profiler做Python profile. 给Python做性能分析，程序的瓶颈在哪里，每行代码运行多长时间？为什么 line_profiler 比 cProfile好？

caitao_zhan

09-24

3044

本篇博客简单讲解如何给Python程序做profile。这个东西很有用。

Python代码逐行性能分析利器line_profiler

资源摘要信息:"line_profiler是一个专门用于Python语言的性能分析工具，它能够提供对Python函数执行过程中的每一行代码进行分析的功能。通过逐行分析，开发者可以清楚地了解程序在执行过程中哪些行代码是性能瓶颈，...

教你3个python「性能分析」工具，再也不用自己计算函数耗时了

热门推荐

人工智能算法与工程实践

09-07

1万+

帮你快速定位性能瓶颈。

line_profiler:适用于Python的逐行分析

03-13

line_profiler和kernprof 注意：这是官方的line_profiler存储库。 pypi上最新版本的指向此存储库。最初的软件包目前维护。该派生程序试图仅维护原始代码，以便继续在新版本的Python中工作。 line_profiler是用于对功能进行逐行分析的模块。 kernprof是运行line_profiler或Python标准库的cProfile或配置文件模块的便捷脚本，具体取决于可用的脚本。它们在下可用。内容可以使用pip安装line_profiler的发行版： $ pip install line_profiler 可以从PyPI链接下载源代码版本和任何二进制文件。要查看开发源，可以使用： $ git clone https://github.com/pyutils/line_profiler.git 您也可以从该URL下载任何快照的源

python测试电脑性能的代码_Python这7个性能测试工具，你都有了解吗？

weixin_39605894的博客

11-24

764

1.timeit：timeit只输出被测试代码的总运行时间单位为秒，没有详细的统计。2.profileprofile：纯Python实现的性能测试模块，接口和cProfile一样。ncall：函数运行次数tottime：函数的总的运行时间，减去函数中调用子函数的运行时间第一个percall：percall = tottime / nclallcumtime:函数及其所有子函数调整的运行时间，也就...

python 性能分析工具 - cProfile

十橙

02-18

707

于是，我们找到了耗时的大头：调用了 801 次耗时 39ms 的 PlotItem.py:597(addLine) 函数。timeline_window 是我们要测试的模块，timeline_window.main() 是它的主函数。cumtime 是在这个函数和所有子函数中花费的累积时间（从调用到退出）。tottime 在给定函数中花费的总时间（不包括调用子函数的时间）性能数据的文件会保存到当前目录下的restats文件中。percall是cumtime除以原始调用次数的商。

python代码性能分析_cProfiler 对 python 程序进行可视化性能分析

weixin_39964590的博客

11-25

302

前言当我们需要对python程序进行优化时，第一步要做的并不是盲目去优化，而是首先要对我们现有的程序进行分析，发现程序的性能瓶颈然后进行针对性的优化，这里采用Python中常用的性能分析器cProfiler，并使用Gprof2Dot将分析器输出转换成Graphviz可处理的图像表述，配合dot命令，即可得到不同函数所消耗的时间分析图。正文第一步我们需要写一个带有参数的性能分析装饰器，其中主要用到c...

(python)性能分析工具-cProfile

MARST.ZHANG的博客

05-17

1535

cProfile 是 Python 标准库中的一个模块，用于分析 Python 程序的性能。

【调优工具】python性能分析工具cProfiler

sysu_lluozh

07-25

1281

Python中常用的性能分析工具cProfiler的使用方法。主要内容包括： 1. cProfiler基础使用示例，展示如何统计函数调用次数和时间消耗 2. 优雅使用cProfiler的两种方法：通过Profile类接口和装饰器封装 3. 性能分析报告的解读方法，包括排序和筛选关键数据 4. 其他辅助工具介绍：pstats模块处理二进制分析文件，以及如何可视化分析结果文章重点讲解了cProfiler的接口使用、分析报告解读以及如何将分析工具集成到项目中，为Python性能优化提供了实用的技术方案。

python profiler_python 性能分析(时间，空间)之 line_profiler 模块，memory_profiler的使用...

weixin_30719609的博客

02-09

451

line_profiler使用装饰器(@profile)标记需要调试的函数.用kernprof.py脚本运行代码,被选函数每一行花费的cpu时间以及其他信息就会被记录下来。安装pip3 install Cpythonpip3 install Cython git+https://github.com/rkern/line_profiler.gitconda install -y line_prof...

python性能分析--cProfile库

xu.hyj

08-27

924

0. 简介运行python 时，有时候我们想要分析代码中各部分的耗时，cProfile库则是帮助你分析各部分耗时等性能的库 1. 一个例子 cProfile.run("main()","result") # 结果保存在resultzhong p = pstats.Stats("result") p.strip_dirs().sort_stats(-1).print_stats() python模块-cProfile和line_profiler（性能分析器） ......