cProfile Python性能分析工具使用详解

2023-01-21 09:00:07 互联网

雪飘落在对面的屋顶上，屋顶像蒙了一条闪着银光的纱巾，美丽极了。雪飘落在树上，树上像缀满了银色的小花。雪飘落在操场上，操场变得像铺满棉花一样白茫茫的一片。

前言

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个函数，总共花费了10.138s，按着运行函数名字排序为结果输出。

运行脚本

python -m cProfile -o del.out del.py

这里以模块方式直接保存profile结果，可以进一步分析输出结果，运行

python -c "import pstats; p=pstats.Stats('del.out'); p.print_stats()"

结果（随机）

可以设置排序方式，例如以花费时间多少排序

python -c "import pstats; p=pstats.Stats('del.out'); p.sort_stats('time').print_stats()"

sort_stats支持以下参数：

calls, cumulative, file, line, module, name, nfl, pcalls, stdname, time

pstats模块还支持交互式

以上就是cProfile Python性能分析工具使用详解。时间就象海绵里的水一样，只要你愿意挤，总还是有的。更多关于cProfile Python性能分析工具使用详解请关注haodaima.com其它相关文章！

全站频道