python作为性能测试监控的7个模块

本文详细介绍了Python中常用的性能测试工具,包括timeit、profile、cProfile、line_profiler、memory_profiler等,涵盖了从简单计时到复杂性能剖析的各种场景,帮助开发者深入理解并优化代码性能。

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1.timeit:

你都有了解吗?Python这7个性能测试工具

 

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。

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2.profile

profile:纯Python实现的性能测试模块,接口和cProfile一样。

你都有了解吗?Python这7个性能测试工具

 

  • 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 / nclall

  • cumtime:函数及其所有子函数调整的运行时间,也就是函数开始调用到结束的时间。

第二个percall:percall = cumtime / nclall

3.cProfile

profile:c语言实现的性能测试模块,接口和profile一样。

你都有了解吗?Python这7个性能测试工具

 

ncalls、tottime、percall、cumtime含义同profile。

4.line_profiler

安装:

pip install line_profiler

安装之后kernprof.py会加到环境变量中。

line_profiler可以统计每行代码的执行次数和执行时间等,时间单位为微妙。

测试代码:

C:Python34 est.py

你都有了解吗?Python这7个性能测试工具

 

使用:

  1. 在需要测试的函数加上@profile装饰,这里我们把测试代码写在C:Python34 est.py文件上.
  2. 运行命令行:kernprof -l -v C:Python34 est.py

输出结果如下:

你都有了解吗?Python这7个性能测试工具

 

  • Total Time:测试代码的总运行时间
  • Hits:表示每行代码运行的次数
  • Time:每行代码运行的总时间
  • Per Hits:每行代码运行一次的时间
  • % Time:每行代码运行时间的百分比

5.memory_profiler:

memory_profiler工具可以统计每行代码占用的内存大小。

安装:

  • pip install memory_profiler
  • pip install psutil

测试代码:

同line_profiler。

使用:

  1. 在需要测试的函数加上@profile装饰
  2. 执行命令: python -m memory_profiler C:Python34 est.py

输出如下:

你都有了解吗?Python这7个性能测试工具

 

6.PyCharm图形化性能测试工具:

PyCharm提供了图像化的性能分析工具,使用方法见官网

7.objgraph:

objgraph是一个实用模块,可以列出当前内存中存在的对象,可用于定位内存泄露。

objgraph需要安装:

pip install objgraph

 

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