Python性能分析工具

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Python性能分析工具Profile

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…

Python 性能分析工具简介

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

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…

cProfile——Python性能分析工具

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

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__ ==…

如何进行python性能分析？

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…

系统级性能分析工具perf的介绍与使用

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…

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