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?
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cprofiler和其他资源更多地用于优化目的,而不是调试。
我制作了自己的测试模块,用于简单的python脚本速度测试。(在我的例子中,使用ScriptProfilerPy测试了1K+行py文件,并在几分钟内将代码速度提高了10倍。
模块ScriptProfilerPy()将运行代码,并向其添加时间戳。我把模块放在这里:https://github.com/Lucas-BLP/ScriptProfilerPy
Use:
from speed_testpy import ScriptProfilerPy
ScriptProfilerPy("path_to_your_script_to_test.py").Profiler()
输出:
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我发现cprofiler和其他资源更多地用于优化目的,而不是调试。
我制作了自己的测试模块,用于简单的python脚本速度测试。(在我的例子中,使用ScriptProfilerPy测试了1K+行py文件,并在几分钟内将代码速度提高了10倍。
模块ScriptProfilerPy()将运行代码,并向其添加时间戳。我把模块放在这里:https://github.com/Lucas-BLP/ScriptProfilerPy
Use:
from speed_testpy import ScriptProfilerPy
ScriptProfilerPy("path_to_your_script_to_test.py").Profiler()
输出:
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。
PyVmMonitor是一种在Python中处理评测的新工具:http://www.pyvmmonitor.com/
它具有一些独特的功能,例如
将探查器附加到正在运行的(CPython)程序Yappi集成的按需分析不同机器上的配置文件多进程支持(多处理、django…)实时采样/CPU视图(带时间范围选择)通过cProfile/配置文件集成进行确定性配置分析现有PStats结果打开DOT文件编程API访问按方法或行对样本进行分组PyDev集成PyCharm集成
注意:它是商业的,但对开源是免费的。
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。
在Virtaal的源代码中,有一个非常有用的类和装饰器,它可以使分析(甚至对于特定的方法/函数)非常简单。然后可以在KCacheGrind中非常舒适地查看输出。