Python性能分析工具Profile

最新推荐文章于 2022-11-24 16:11:05 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/-wenli/p/10861526.html

本文详细介绍Python性能分析工具Profile的使用方法，包括如何定位程序性能瓶颈，解析Profile输出结果，以及如何利用cProfile和pstats进行更深入的性能分析。

Python性能分析工具Profile

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,cProfile 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。Python 标准模块提供三种 profilers:cProfile,profile 以及 hotshot。
profile 的使用非常简单，只需要在使用之前进行 import 即可,也可以在命令行中使用。

使用Profile

测试示例：

import profile
def a():
    sum = 0
    for i in range(1, 10001):
        sum += i
    return sum

def b():
    sum = 0
    for i in range(1, 100):
        sum += a()
    return sum
if __name__ == "__main__":
   profile.run("b()")

输出结果：

        
 104 function calls in 0.094 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    0.094    0.094 :0(exec)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 :0(setprofile)
        1    0.000    0.000    0.094    0.094 <string>:1(<module>)
        1    0.000    0.000    0.094    0.094 profile:0(b())
        0    0.000             0.000          profile:0(profiler)
       99    0.094    0.001    0.094    0.001 test.py:15(a)
        1    0.000    0.000    0.094    0.094 test.py:21(b)

其中输出每列的具体解释如下：

●ncalls：表示函数调用的次数；

●tottime：表示指定函数的总的运行时间，除掉函数中调用子函数的运行时间；

●percall：（第一个 percall）等于 tottime/ncalls；

●cumtime：表示该函数及其所有子函数的调用运行的时间，即函数开始调用到返回的时间；

●percall：（第二个 percall）即函数运行一次的平均时间，等于 cumtime/ncalls；

●filename:lineno(function)：每个函数调用的具体信息；

如果需要将输出以日志的形式保存，只需要在调用的时候加入另外一个参数。如 profile.run(“profileTest()”,”testprof”)。

命令行

如果我们不想在程序中调用profile库使用，可以在命令行使用命令。

import os

def a():
    sum = 0
    for i in range(1, 10001):
        sum += i
    return sum

def b():
    sum = 0
    for i in range(1, 100):
        sum += a()
    return sum

print b()

运行命令查看性能分析结果

python -m cProfile test.py

将性能分析结果保存到result文件

python -m cProfile -o result test.py

使用pstats来格式化显示结果

python -c "import pstats; p=pstats.Stats('reslut); p.print_stats()"

python -c "import pstats; p=pstats.Stats('result'); p.sort_stats('time').print_stats()

sort_stats支持一下参数：

calls, cumulative, file, line, module, name, nfl, pcalls, stdname, time

测试示例：在代码中直接使用profile与stats

import os
def a():
sum = 0
for i in range(1, 10001):
sum += i
return sum
def b():
sum = 0
for i in range(1, 100):
sum += a()
return sum
print b()
import cProfile
#cProfile.run("b()")
cProfile.run("b()", "result")
import pstats
pstats.Stats('result').sort_stats(-1).print_stats()