拿来主义: python -m cProfile -o profile.pstats to_profile.py gprof2dot -f pstats profile.pstats |dot -Tpng -o click.png 然后顺着浅色线条优化就OK了. windows下: google下graphviz-2.38.msi,然后安装.dot命令需要. git clone https://github.com/jrfonseca/gprof2dot.git. 然后就是: D:\KwDown

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

代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 字典 (dictionary) 与列表 (list) Python 字典中使用了 hash table,因此查找操作的复杂度为 O(1),而 list 实际是个数组,在 list 中,查找需要遍历整个 list,其复杂度为

一.profile,cProfile 1. python -m cProfile myprogram.py python -m profile myprog.py2. 使用import profile模块import profiledef profileTest():    ...if __name__ == "__main__":    profile.run("profileTest()") cProfile.run('func()')3.ipython %pr

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

摘要:代码优化能够让程序运行更快,可以提高程序的执行效率等,对于一名软件开发人员来说,如何优化代码,从哪里入手进行优化?这些都是他们十分关心的问题.本文着重讲了如何优化Python代码,看完一定会让你收获满满! 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据80/20原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗80%的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够

Python编程规范及性能优化 Ptyhon编程规范 编码 所有的 Python 脚本文件都应在文件头标上 # -*- coding:utf-8 -*- .设置编辑器,默认保存为 utf-8 格式. 注释 业界普遍认同 Python 的注释分为两种的概念,一种是由 # 开头的“真正的”注释,另一种是 docstrings.前者表明为何选择当前实现以及这种实现的原理和难点,后者表明如何使用这个包.模块.类.函数(方法),甚至包括使用示例和单元测试. 坚持适当注释原则.对不存在技术难点的代码坚持不注

原文:Python 代码性能优化技巧 Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进.在算法的时间复杂度排序上依次是: O(1) -> O(lg n) -> O(

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

转自:http://www.douban.com/group/topic/31478102/ 这个资料库还有些不错的好文章: http://www.ibm.com/developerworks/cn/ 来看这篇<Python 代码性能优化技巧>http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-python-optim/index.html 原文标题是代码性能优化,关键是性能优化,如果纯是代码优化则跟代码重构无异. 代码性能优化的本质:保证代码正确行

#优化策略 #3个原则 """ 1a:寻找其他原因:确定第三方服务器或资源不是问题所在 2a:度量硬件:确定资源足够用 3a:编写速度测试:创建带有速度要求的场景 """ #看标题 #1a """ 往往,性能问题都会出现实际过程中,客户会提醒软件在运行和测试环境中不一样,性能问题可能是因为应用程序没有考虑到现实世界中用户数或者数据量不断增长的情况 但是,如果应用程序存在与其他应用程序之间的交互,那么首先要做的是检查瓶

在做性能测试平台的优化过程中,由于启动任务相对其他测试任务比较频繁,而目前30次两个包的交叉对比(30次)测试需要耗时30分钟整,因此打算优先对测试流程做一次优化,将测试时间消耗降低到20分钟. 由于一开始估计乐观,认为启动时间,一台设备理论上启动顶多1s,1*2*30也就60s,加上其他开销,5分钟都够了,能减少到20分钟应该小半天就能做完了. 于是就来到了第一步: 1.review代码流程 (1)把启动流程里相关的sleep全部review一遍 确实有一点效果,因为有一部分sleep在启动任

Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进.在算法的时间复杂度排序上依次是: O(1) -> O(lg n) -> O(n lg n) -> O(n^2

虽然运行速度慢是 Python 与生俱来的特点,大多数时候我们用 Python 就意味着放弃对性能的追求.但是,就算是用纯 Python 完成同一个任务,老手写出来的代码可能会比菜鸟写的代码块几倍,甚至是几十倍(这里不考虑算法的因素,只考虑语言方面的因素).很多时候,我们将自己的代码运行缓慢地原因归结于python本来就很慢,从而心安理得地放弃深入探究. 但是,事实真的是这样吗?面对python代码,你有分析下面这些问题吗: 程序运行的速度如何?        程序运行时间的瓶颈在哪里?    

使用gprof2dot和graphivz生成程序运行调用图 gprof2dot是一个将gprof生成的输出转换为dot脚本的工具.通过给定一个gprof的输出文件,将其转换为生成程序调用图的dot脚本.dot脚本可以生成图像来进行查看. 1.下载gprof2dot工具 gprof2dot工具由JoséFronseca维护,并托管在Google代码(http://code.google.com/p/jrfonseca/w/list),但是这个已经无法访问了.这里提供一个github的地址https

分成两部分:代码优化和工具优化 原文:http://my.oschina.net/xianggao/blog/102600 阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 import this. 一个犀利的Python新手可能会注意到"解析"一词, 认为Python不过是另一门脚本语言. "它肯定很慢!" 毫无疑问:Python程序没有编译型语言高效快速. 甚至Python拥护者们会告诉你Python不适合这些领域. 然而,YouTube已用Pyth

一.多进程: 查看程序所有进程与线程 如果python程序启动后形成多个进程如何判断其关系 显示进程的树状结构.-cp 表示树展开,且显示进程号码 $pstree -cp 显示结果 │ │ │ ├─pycharm.sh(5146)───java(5194)─┬─fsnotifier64(5232) │ │ │ │ ├─python2.7(5314)─┬─python2.7(5327)─┬─{python2.7}(5329) │ │ │ │ │ │ ├─{python2.7}(5330) │ │

关于Python Profilers性能分析器 关于性能分析,python有专门的文档,可查看:http://docs.python.org/library/profile.html?highlight=profile#cProfile,这里仅仅简单介绍 1.性能分析器介绍 profiler是一个程序,用来描述运行时的程序性能,并且从不同方面提供统计数据加以表述. Python中含有3个模块提供这样的功能,分别是cProfile, profile和pstats.这些分析器提供的是对Python程

转自:http://xianglong.me/article/analysis-python-application-performance-using-cProfile/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral Python标准库中提供了三种用来分析程序性能的模块,分别是cProfile, profile和hotshot,另外还有一个辅助模块stats.这些模块提供了对Python程序的确定性分析功能,同时也提供了相应的报表生成工具,方便用户快速地检查和分

虽然运行速度慢是 Python 与生俱来的特点,大多数时候我们用 Python 就意味着放弃对性能的追求.但是,就算是用纯 Python 完成同一个任务,老手写出来的代码可能会比菜鸟写的代码块几倍,甚至是几十倍(这里不考虑算法的因素,只考虑语言方面的因素).很多时候,我们将自己的代码运行缓慢地原因归结于python本来就很慢,从而心安理得地放弃深入探究. 但是,事实真的是这样吗?面对python代码,你有分析下面这些问题吗: 程序运行的速度如何?        程序运行时间的瓶颈在哪里?