4、Python性能分析与优化实战

Python性能分析与优化实战

1. 性能分析方法

在Python中，我们可以使用 cProfile 模块进行性能分析。以下是一个简单的示例：

import cProfile

def runRe():
    import re
    re.compile("foo|bar")

prof = cProfile.Profile() 
prof.enable() 
runRe()
prof.create_stats()
prof.print_stats()

这种方法虽然代码行数较多，但对原始代码的侵入性较小，适合对已经编写和测试过的代码进行性能分析。我们可以在不修改原始代码的情况下添加和移除性能分析代码。

还有一种侵入性更小的方法，即使用命令行参数：

python -m cProfile your_script.py -o your_script.profile

需要注意的是，这种方法会对整个代码进行性能分析，如果只想分析脚本的特定部分，前面的方法可能更合适。

2. Stats类介绍

pstats 模块提供了 Stats 类，用于读取和处理性能分析数据文件。以下是一个简单的示例：

import pstats
p = pstats.Stats('stats