Question

大约8到9年前，我看到了一个Visual Studio工具（我真的不记得名字），它可以显示函数调用及其性能。我真的很喜欢它所以我想知道在Python中是否有类似的东西。假设您有三个功能：

def first_func():
    ...

def second_func():
    ...
    for i in xrange(10):
        first_function()
    ...

def third_func():
    ...
    for i in xrange(5):
        second_function()
    ...

所以，该工具的最终报告是这样的（包括连接图）：

first_func[avg 2ms] <--50 times--< second_func[avg 25ms] <--5 times--< third_func[avg 140ms]

这样的工具可以更容易地找到系统中的瓶颈。特别是对于大型系统。

Answer 1

您可以使用与python安装捆绑在一起的探查器。 Python Profiler Link

Answer 2

使用分析器逐行计时和执行频率：

首先，安装line_profiler

其次，通过使用@profile装饰器修饰要测量的函数来修改源代码。

第三，kernprof -l -v yourscript.py

-l选项告诉kernprof将@profile装饰器注入到脚本的内置函数中，-v告诉kernprof在脚本完成后显示时序信息。

输出：

Answer 3

通常认为你需要知道的是事情被调用了多少次，他们花了多少时间（自我与包容性），以及谁是多少时间。然后你可以戴上你的侦探的帽子，希望在问题所在的地方找到答案。

还有另一种方法，即问题，而不是功能，而是代码行，它们在堆栈上的挂钟时间的百分比。原因是，如果这样的代码行可以不花时间，通过避免或删除它或以不同的方式完成它的工作，那么这个百分比就是可以节省多少。你不必成为一名侦探来指出它。代码中的任何瓶颈都必须显示为这样一条线，精确的百分比并不重要。 Here's an example.

性能分析器

3 个答案: