Python效能分析器Profile

在使用python進行開發的過程中，有時候我們需要對python程式的執行效能進行分析，此時我們就需要用到python的效能分析工具，這裡我就簡單說說python中的profile和pstats庫。

下面是乙個測試程式

import os

defa
():    sum = 0
for i in range(1, 10001):
sum += i
return sum
defb
():    sum = 0
for i in range(1, 100):
sum += a()
return sum
print b()

python -m cprofile test.py

$ python -m cprofile test.py

4950495000
202 function calls in 0.040 seconds
ordered by: standard name
ncalls
tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
10.000
0.000
0.040
0.040
test.py:1
()990.035
0.000
0.040
0.000
test.py:3
(a)1
0.000
0.000
0.040
0.040
test.py:9
(b)1
0.000
0.000
0.000
0.000 
1000.005
0.000
0.005
0.000

- tottime 是函式本身不包括它呼叫其它函式使用的時間

- cumtime 是函式本身包括它呼叫其它函式使用的時間

也可以使用下面的命令把結果儲存在乙個檔案裡

python -m cprofile -o result test.py

python -c "import pstats; pstats.stats('result').sort_stats(-1).print_stats()"

thu aug 11

13:20:20
2016    result
202function calls in 0.037 seconds
ordered by: standard name
ncalls
tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
10.000
0.000
0.037
0.037
test.py:1
()990.032
0.000
0.036
0.000
test.py:3
(a)1
0.000
0.000
0.037
0.037
test.py:9
(b)1
0.000
0.000
0.000
0.000 
1000.004
0.000
0.004
0.000

import os

defa
():    sum = 0
for i in range(1, 10001):
sum += i
return sum
defb
():    sum = 0
for i in range(1, 100):
sum += a()
return sum
print b()
import cprofile
#cprofile.run("b()")
cprofile.run("b()", "result")
import pstats
pstats.stats('result').sort_stats(-1).print_stats()

python test.py

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