Python脚本性能剖析-cprofile

最新推荐文章于 2025-10-25 16:29:28 发布
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#python #性能 #profiling

本文介绍如何使用cProfile和profile模块对Python程序进行性能剖析。通过这些工具可以收集到程序各部分执行频率及时间长度的统计数据，并利用pstats模块将数据整理成报告形式，帮助开发者定位程序瓶颈。
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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言，以其简洁易读的语法而闻名，适用于广泛的应用，包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

Python 性能分析工具 cProfile
一得同学
01-22 991
Python性能分析神器，帮我找到了一个耗时小坑；填坑快乐～
【Python】性能分析
宅男很神经
06-25 580
在着手对Python代码进行性能分析和优化之前，我们必须对Python语言的底层运作机制、其解释器的特性以及内存管理方式有一个极其深刻的理解。这不仅仅是了解一些表面的概念，而是要深入到Python虚拟机（PVM）如何执行字节码、全局解释器锁（GIL）如何影响并发、以及Python对象在内存中如何被精确管理等核心细节。只有掌握了这些“最底层”的知识，我们才能真正从根本上识别性能瓶颈，并设计出高效、健壮的优化方案。要理解Python代码的性能，首先要清楚它是如何被执行的。Python是一种解释型语言（或者更准确
Python篇---cProfile
最新发布
道阻且长，行则将至。
10-25 590
cProfile是Python内置的性能分析工具，用于统计函数执行时间和调用次数，帮助定位代码性能瓶颈。它无需安装，使用简单，可通过命令行或代码嵌入两种方式调用，输出结果包含函数调用次数、自身耗时、总耗时等关键指标。结果可按总耗时、调用次数等排序，支持保存为文件后分析。使用cProfile能快速找到耗时最多的函数，让代码优化更有针对性，是提升Python程序性能的实用工具。
cProfile——Python性能分析工具
weixin_34021089的博客
04-24 267
Python自带了几个性能分析的模块：profile、cProfile和hotshot，使用方法基本都差不多，无非模块是纯Python还是用C写的。本文介绍cProfile。  例子 import time def func1(): sum = 0 for i in range(1000000): sum += i def func2(): ...
python cprofile_python性能测量工具cProfile使用解析
weixin_39724266的博客
12-09 275
背景：Python是一种解释性的语言，执行速度相比C、C++等语言十分缓慢；因此我们需要在其它地方上下功夫来提高代码的执行速度。首先需要对代码进行分析，这个时候则需要用一些工具。这里介绍cProfile：全代码分析：命令行:cProfile -s tottime your_program.py结果如下：ncalls tottime percall cumtime percall filename:...
PYTHON cProfile
wangyuying0909的专栏
03-29 989
Python性能监控之：cProfile     Python内置监控模块cProfile可以监控程序内耗，对性能分析很有帮助。相关的还有profile、pstats、timeit和hotshot，cProfile可以检测到中断并保存数据。如下test.py： times = 1000000 def foo():     sum = 0     for i in range(
python-----cProfile 与 Gprof2Dot可视化工具结合分析程序性能
mouthful的博客
11-01 3246
ASE第一次作业中，用到了peformance analysis，在python中可以用自带module——cProfile来做，记录下来流程方便以后使用。 import cProfile import pstats cProfile.run('CountWords("gone_with_the_wind.txt", 10, "stopwords.txt","verbs.txt")', 'r...
Python脚本性能分析方法
qq_29715355的博客
05-21 935
在Python编程中，尤其是处理复杂任务或参与编程竞赛（如Project Euler）时，了解程序的运行时间至关重要。有时Python代码的性能可能不理想，需要找出性能瓶颈并进行优化。性能分析（Profiling）是一种有效的方法，它可以帮助我们确定程序中哪些部分运行缓慢，从而有针对性地进行优化。
Python使用cProfile进行性能分析使用详解
Rocky006的博客
08-05 1293
在Python开发中，代码性能分析是优化和调试的重要环节。通过性能分析，可以找出程序中性能瓶颈，进而进行优化。cProfile是Python内置的性能分析工具，它可以详细地分析代码的执行时间和函数调用情况。本文将详细介绍如何使用cProfile进行代码性能分析，涵盖安装、基本用法、分析结果解读和实际应用案例。
python性能测量工具cProfile使用解析
09-18
为了优化程序性能，Python提供了性能分析工具cProfile，它能够帮助开发者发现代码中的性能瓶颈。 cProfile是一个内置于Python的标准库中的性能分析工具，专门用于测量程序运行时各个函数的调用次数和耗时。它适用于...
3个常用的Python性能分析工具及其使用方法
互联网架构小马的博客
05-30 690
cProfile是Python标准库中的性能分析工具，可以用来统计函数的运行时间和调用次数。这些工具都提供了简单而强大的性能分析功能，可以帮助你找出代码中的性能问题和内存泄漏。memory_profiler用于分析Python程序的内存使用情况。line_profiler可以分析每行代码的执行时间。是你要运行的Python脚本。装饰器来指定需要分析的函数。装饰器来指定需要分析的函数。：限制显示的函数数量，如。无特定的命令，但可以使用。无特定的命令，但可以使用。，然后运行你的代码。，然后运行你的代码。
Python脚本性能剖析
刀刀的专栏
12-15 3361
################### #Python脚本性能剖析 ################### cProfile/profile/hotshot用于统计Python脚本各部分执行频率和耗费时间等统计信息 pstats可用于格式化这些信息 cProfile，属C扩展，开销较小，适合剖析长时间运行的Python程序，推荐使用此模块 profile，纯Python模块，存
python cprofile_python性能分析--cProfile
weixin_40000131的博客
12-09 264
Python标准库中提供了三种用来分析程序性能的模块，分别是cProfile, profile和hotshot，另外还有一个辅助模块stats。这些模块提供了对Python程序的确定性分析功能，同时也提供了相应的报表生成工具，方便用户快速地检查和分析结果cProfile：基于lsprof的用C语言实现的扩展应用，运行开销比较合理，适合分析运行时间较长的程序，推荐使用这个模块；使用cProfile分...
python分析工具有哪些_Python 分析器
weixin_39876450的博客
11-29 291
即时用户手册¶本节是为 “不想阅读手册” 的用户提供的。它提供了非常简短的概述，并允许用户快速对现有应用程序执行评测。要分析采用单个参数的函数，可以执行以下操作：import cProfileimport recProfile.run('re.compile("foo|bar")')（如果 cProfile 在您的系统上不可用，请使用 profile 。）上述操作将运行 re.compile() ...
利用python工具cProfile进行代码进行性能监控分析
林胖的专栏
01-25 1054
引言介绍 根据python编写的代码或利用python开发的框架进行二开时，有可能会遇到一些性能效率问题，这个时候我们就需要找出具体是由于那些方法或那些操作导致了效率问题。这时我们就可以利用cProfile工具进行代码监控，监控方法执行的次数和耗时。 cProfile自python2.5以来就是标准版Python解释器默认的性能分析器。 其他版本的python，比如PyPy里没有cProfil...
笔记-Python-cProfile
akuibpt23191的博客
07-12 555
笔记-Python-cProfile 1. 简介python官方提供了cProfile和profile对程序进行性能分析，建议使用cProfile; cProfile：基于lsprof的用C语言实现的扩展应用，运行开销比较合理，适合分析运行时间较长的程序，推荐使用这个模块；profile：纯Python实现的性能分析模块，接口和cProfile一致。但在分析程序时增加了很大的运行开销...
python性能分析工具： cprofile
qq_28565767的博客
04-12 405
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 性能分析工具 - cProfile
十橙
02-18 832
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 利用cProfile进行性能分析
weixin_43287494的博客
08-18 3041
Python性能分析之cProfile模块
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