Python代码性能分析工具line_profiler 和cProfile

最新推荐文章于 2025-10-24 22:03:56 发布
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#python #开发语言

本文介绍了如何在PyCharm中使用line_profiler库分析Python代码的运行时间，通过添加_function解决函数调用的性能监控，帮助定位并优化程序效率瓶颈。

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
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5、Python性能分析工具：line_profiler与kernprof的深入解析
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【调优工具】python性能分析工具cProfiler
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python-做性能分析的库
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Flask是一个轻量级的Web应用框架，适用于小型到大型应用 cProfile是Python标准库中的一个模块，它提供了一个简单的方式来对Python代码进行性能分析
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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
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line_profiler:适用于Python的逐行分析
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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
教你3个python「性能分析」工具，再也不用自己计算函数耗时了
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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 性能分析工具 - cProfile
十橙
02-18 791
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。
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