如何评测Python脚本？

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

如果你想做一个累积分析器，意思是连续运行函数几次并观察结果的总和。

您可以使用此cumulative_profiler装饰器：

它是python>=3.6特定的，但您可以删除非本地的，因为它可以在旧版本上工作。

import cProfile, pstats

class _ProfileFunc:
    def __init__(self, func, sort_stats_by):
        self.func =  func
        self.profile_runs = []
        self.sort_stats_by = sort_stats_by

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        pr = cProfile.Profile()
        pr.enable()  # this is the profiling section
        retval = self.func(*args, **kwargs)
        pr.disable()

        self.profile_runs.append(pr)
        ps = pstats.Stats(*self.profile_runs).sort_stats(self.sort_stats_by)
        return retval, ps

def cumulative_profiler(amount_of_times, sort_stats_by='time'):
    def real_decorator(function):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            nonlocal function, amount_of_times, sort_stats_by  # for python 2.x remove this row

            profiled_func = _ProfileFunc(function, sort_stats_by)
            for i in range(amount_of_times):
                retval, ps = profiled_func(*args, **kwargs)
            ps.print_stats()
            return retval  # returns the results of the function
        return wrapper

    if callable(amount_of_times):  # incase you don't want to specify the amount of times
        func = amount_of_times  # amount_of_times is the function in here
        amount_of_times = 5  # the default amount
        return real_decorator(func)
    return real_decorator

实例

剖析函数baz

import time

@cumulative_profiler
def baz():
    time.sleep(1)
    time.sleep(2)
    return 1

baz()

baz跑了5次并打印了以下内容：

         20 function calls in 15.003 seconds

   Ordered by: internal time

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
       10   15.003    1.500   15.003    1.500 {built-in method time.sleep}
        5    0.000    0.000   15.003    3.001 <ipython-input-9-c89afe010372>:3(baz)
        5    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}

指定次数

@cumulative_profiler(3)
def baz():
    ...

2019-09-11 19:52:11

其他回答

Scalene是一个新的python分析器，它涵盖了许多用例，对性能的影响最小：

https://github.com/plasma-umass/scalene

它可以在非常精细的水平上评测CPU、GPU和内存利用率。它还特别支持多线程/并行化的python代码。

2022-10-30 19:22:44

这取决于您希望从分析中看到什么。简单的时间度量可以由（bash）给出。

time python python_prog.py

甚至“/usr/bin/time”也可以使用“--verbose”标志输出详细的度量。

为了检查每个函数给出的时间度量，并更好地了解在函数上花费的时间，可以使用python中的内置cProfile。

进入更详细的指标，如绩效，时间不是唯一的指标。您可以担心内存、线程等问题。分析选项：line_profiler是另一个通常用于逐行查找定时度量的分析器。2.memory_profiler是一个评测内存使用情况的工具。3.heapy（来自项目Guppy）描述如何使用堆中的对象。

这些是我常用的一些。但如果你想了解更多，试试看这本书这是一本非常好的书，讲述了如何从性能出发。您可以转到使用Cython和JIT（实时）编译的python的高级主题。

2017-04-19 19:42:32

有很多很好的答案，但它们要么使用命令行，要么使用一些外部程序来分析和/或排序结果。

我真的错过了在IDE（eclipsePyDev）中使用而不接触命令行或安装任何东西的方法。所以就在这里。

无命令行分析

def count():
    from math import sqrt
    for x in range(10**5):
        sqrt(x)

if __name__ == '__main__':
    import cProfile, pstats
    cProfile.run("count()", "{}.profile".format(__file__))
    s = pstats.Stats("{}.profile".format(__file__))
    s.strip_dirs()
    s.sort_stats("time").print_stats(10)

有关更多信息，请参阅文档或其他答案。

2015-08-21 11:59:43

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：