如何剖析Python代碼的執(zhí)行性能

這篇文章主要介紹“如何剖析Python代碼的執(zhí)行性能”，在日常操作中，相信很多人在如何剖析Python代碼的執(zhí)行性能問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”如何剖析Python代碼的執(zhí)行性能”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

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剖析代碼性能可以使用Python標(biāo)準(zhǔn)庫中的cProfile和pstats模塊，cProfile的run函數(shù)可以執(zhí)行代碼并收集統(tǒng)計(jì)信息，創(chuàng)建出Stats對象并打印簡單的剖析報(bào)告。Stats是pstats模塊中的類，它是一個(gè)統(tǒng)計(jì)對象。當(dāng)然，也可以使用三方工具line_profiler和memory_profiler來剖析每一行代碼耗費(fèi)的時(shí)間和內(nèi)存，這兩個(gè)三方工具都會(huì)用非常友好的方式輸出剖析結(jié)構(gòu)。如果使用PyCharm，可以利用“Run”菜單的“Profile”菜單項(xiàng)對代碼進(jìn)行性能分析，PyCharm中可以用表格或者調(diào)用圖（Call Graph）的方式來顯示性能剖析的結(jié)果。

下面是使用cProfile剖析代碼性能的例子。

example.py

import cProfile


def is_prime(num):
    for factor in range(2, int(num ** 0.5) + 1):
        if num % factor == 0:
            return False
    return True


class PrimeIter:

    def __init__(self, total):
        self.counter = 0
        self.current = 1
        self.total = total

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.counter < self.total:
            self.current += 1
            while not is_prime(self.current):
                self.current += 1
            self.counter += 1
            return self.current
        raise StopIteration()


cProfile.run('list(PrimeIter(10000))')

如果使用line_profiler三方工具，可以直接剖析is_prime函數(shù)每行代碼的性能，需要給is_prime函數(shù)添加一個(gè)profiler裝飾器，代碼如下所示。

@profiler
def is_prime(num):
    for factor in range(2, int(num ** 0.5) + 1):
        if num % factor == 0:
            return False
    return True

安裝line_profiler。

pip install line_profiler

使用line_profiler。

kernprof -lv example.py

運(yùn)行結(jié)果如下所示。

Line #    Hits    Time      Per Hit  % Time  Line Contents
==============================================================
     1                                       @profile
     2                                       def is_prime(num):
     3    86624   48420.0   0.6      50.5        for factor in range(2, int(num ** 0.5) + 1):
     4    85624   44000.0   0.5      45.9            if num % factor == 0:
     5    6918     3080.0   0.4       3.2                return False
     6    1000      430.0   0.4       0.4        return True

到此，關(guān)于“如何剖析Python代碼的執(zhí)行性能”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！

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