46、Python开发与JPython应用全解析

Python开发与JPython应用全解析

1. Python性能分析与扩展

在Python编程中，性能分析是优化代码的重要环节。除了一些常见的性能分析方法，还可以使用派生类来实现相同的性能分析结果，并且分析器的运行速度不会受到影响。不过，某些方法可能是最简单易用的。例如，如果让分析器进行自我校准，会导致分析器类的初始化变慢，并且可能需要复杂的编码，或者使用变量来替代代码中的常量。在性能关键部分，使用常量比变量查找更合适。

profile 模块中的 Profile 类设计得很灵活，允许开发派生类来扩展分析器的功能。以下是一些使用派生类进行性能分析的示例：
- 若仅需更改计时器的调用方式或使用的计时器函数，可在类的构造函数中进行设置。例如：

import profile

def your_time_func():
    # 自定义计时逻辑
    pass

pr = profile.Profile(your_time_func)

上述代码中， your_time_func 是自定义的计时函数，传入 Profile 类的构造函数后，分析器将调用该函数而非 os.times() 。该函数应返回单个数字或数字列表，若返回单个时间数字或长度为 2 的列表，调度例程会更快。

需要注意的是，要为所选的计时器函数校准分析器类。对于大多数机器而言，返回单个整数值的计时器在性能分析时开销更低，效果更佳。例如，