Table of Contents 1. 性能分析和调优工具简介 1.1. Context Manager 1.2. Decorator 1.3. 系统自带的time命令 1.4. python timeit 模块 1.5. cProfile 1.5.1. profile.Profile 1.6. lineprofiler 1.6.1. 示例 1.7. memoryprofiler 1.8. TODO objgraph 2. 参考资料: 3. NEXT 代码的调优tips 性能分析和调优工具简介…

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. p…

import cProfile import pstats from flask import Flask,jsonify, request @app.route("/test", methods=['GET', 'POST']) def test(): pr = cProfile.Profile() pr.enable() # enable():开始收集性能分析数据 #业务逻辑 if request.method == 'POST': x = jsonify(do(**dict(re…

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(): time.sleep(10) func1() func2() 运行 python -m cProfile del.py 运行结果 结果分析    执行了6个…

Python性能分析 https://www.cnblogs.com/lrysjtu/p/5651816.html https://www.cnblogs.com/cbscan/articles/3341231.html 使用ipdb 使用profile import profile def profileTest(): Total =1; for i in range(10): Total=Total*(i+1) print Total return Total if __name__ ==…

测试环境:Ubuntu16.04(在VMWare虚拟机使用perf top存在无法显示问题) Kernel:3.13.0-32 系统级性能优化通常包括两个阶段:性能剖析(performance profiling)和代码优化.性能剖析的目标是寻找性能瓶颈,查找引发性能问题的原因及热点代码.代码优化的目标是针对具体性能问题而优化代码或编译选项,以改善软件性能. 在性能剖析阶段,需要借助于现有的profiling工具,如perf等.在代码优化阶段往往需要借助开发者的经验,编写简洁高效的代码,甚至在汇…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~. 作者:赵坤|腾讯魔王工作室后台开发工程师 在项目开发中,经常会遇到程序启动时间过长.CPU使用率过高等问题,这个时候需要依靠性能分析工具来定位性能的消耗点.本文介绍三个常用的工具的入门级使用及图形化方法,供大家参考. 本文介绍Perf.gprof和Valgrind三个性能分析工具,及其分析结果图形化的方法,旨在让大家更快的上手使用工具.出于篇幅的限制,本文不会对每种工具的使用参数及结果分析做详细的介绍,只做入门级的使用说明,更多详细的…

测试环境:Ubuntu16.04(在VMWare虚拟机使用perf top存在无法显示问题) Kernel:3.13.0-32 系统级性能优化通常包括两个阶段:性能剖析(performance profiling)和代码优化.性能剖析的目标是寻找性能瓶颈,查找引发性能问题的原因及热点代码.代码优化的目标是针对具体性能问题而优化代码或编译选项,以改善软件性能. 在性能剖析阶段,需要借助于现有的profiling工具,如perf等.在代码优化阶段往往需要借助开发者的经验,编写简洁高效的代码,甚至在汇…

百度云盘|Python性能分析与优化PDF高清完整版免费下载 提取码:ubjt 内容简介 全面掌握Python代码性能分析和优化方法,消除性能瓶颈,迅速改善程序性能! 对于Python程序员来说,仅仅知道如何写代码是不够的,还要能够充分利用关键代码的处理能力.本书将讨论如何对Python代码进行性能分析,找出性能瓶颈,并通过不同的性能优化技术消除瓶颈. 本书从基本的概念开始,循序渐进地介绍高级的优化主题.首先介绍了Python的主流性能分析器,以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具.然后介绍了…

在分析python代码性能瓶颈,但又不想修改源代码的时候,ipython shell以及第三方库提供了很多扩展工具,可以不用在代码里面加上统计性能的装饰器,也能很方便直观的分析代码性能.下面以我自己实现的一个快排代码为例,带你使用集中不同的性能分析工具. def quick_sort(data, low, high): if low >= high: return left, right = low, high key = data[left] while left < right: whil…