Project Euler和其他编码竞赛通常有最长的运行时间,或者人们吹嘘他们的特定解决方案运行速度有多快。对于Python,有时方法有些笨拙——即向__main__添加计时代码。

描述Python程序运行时间的好方法是什么?


当前回答

我发现,如果您不想使用命令行选项,该功能快速且易于使用。

要使用,只需在要分析的每个函数上方添加@profile。

def profile(fnc):
    """
    Profiles any function in following class just by adding @profile above function
    """
    import cProfile, pstats, io
    def inner (*args, **kwargs):
        pr = cProfile.Profile()
        pr.enable()
        retval = fnc (*args, **kwargs)
        pr.disable()
        s = io.StringIO()
        sortby = 'cumulative'   #Ordered
        ps = pstats.Stats(pr,stream=s).strip_dirs().sort_stats(sortby)
        n=10                    #reduced the list to be monitored
        ps.print_stats(n)
        #ps.dump_stats("profile.prof")
        print(s.getvalue())
        return retval
    return inner 

每个函数的输出如下

   Ordered by: cumulative time
   List reduced from 38 to 10 due to restriction <10>

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    0.002    0.002 3151212474.py:37(get_pdf_page_count)
        1    0.000    0.000    0.002    0.002 fitz.py:3604(__init__)
        1    0.001    0.001    0.001    0.001 {built-in method fitz._fitz.new_Document}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 fitz.py:5207(__del__)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method fitz._fitz.delete_Document}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 fitz.py:4816(init_doc)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 fitz.py:5197(_reset_page_refs)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 fitz.py:4821(<listcomp>)
       11    0.000    0.000    0.000    0.000 fitz.py:4054(_getMetadata)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 weakref.py:241(values)

其他回答

只有终端(也是最简单的)解决方案,以防所有这些花哨的UI无法安装或运行:完全忽略cProfile并将其替换为pyinstrument,它将在执行后立即收集并显示调用树。

安装:

$ pip install pyinstrument

配置文件和显示结果:

$ python -m pyinstrument ./prog.py

适用于蟒蛇2和3。

[编辑]这里可以找到API的文档,用于分析代码的一部分。

添加到https://stackoverflow.com/a/582337/1070617,

我编写了这个模块,允许您使用cProfile并轻松查看其输出。更多信息:https://github.com/ymichael/cprofilev

$ python -m cprofilev /your/python/program
# Go to http://localhost:4000 to view collected statistics.

另请参见:http://ymichael.com/2014/03/08/profiling-python-with-cprofile.html如何理解收集的统计数据。

pprofile文件

line_profiler(此处已介绍)也启发了pprofile,其描述如下:

行粒度、线程感知确定性和统计纯python剖面仪

它提供了line_profiler的行粒度,是纯Python,可以用作独立命令或模块,甚至可以生成callgrind格式的文件,这些文件可以很容易地使用[k|q]cachegrind进行分析。

vprof公司

还有vprof,一个Python包,描述如下:

[…]为各种Python程序特性(如运行时间和内存使用)提供丰富的交互式可视化。

还值得一提的是GUI cProfile转储查看器RunSnakeRun。它允许您排序和选择,从而放大程序的相关部分。图片中矩形的大小与所用时间成正比。如果您将鼠标悬停在一个矩形上,它将突出显示表中的调用以及地图上的任何位置。双击矩形时,它会放大该部分。它将显示谁调用了该部分以及该部分调用了什么。

描述性信息非常有用。它向您显示了该位的代码,当您处理内置库调用时,该代码会很有用。它告诉要查找代码的文件和行。

还想指出,OP说的是“剖析”,但似乎他是指“时机”。请记住,程序在评测时运行速度会变慢。

我最近创建了金枪鱼,用于可视化Python运行时和导入配置文件;这在这里可能会有所帮助。

使用安装

pip install tuna

创建运行时配置文件

python3 -m cProfile -o program.prof yourfile.py

或导入配置文件(需要Python 3.7+)

python3 -X importprofile yourfile.py 2> import.log

那就把金枪鱼放在档案里

tuna program.prof