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

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。

其他回答

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:

cProfile非常适合快速分析,但大多数时候它都以错误结束。函数runctx通过正确初始化环境和变量来解决这个问题,希望它对某些人有用:

import cProfile
cProfile.runctx('foo()', None, locals())

对于像austin这样的统计分析器,不需要检测,这意味着您可以简单地使用

austin python3 my_script.py

原始输出不是很有用,但您可以将其传输到flamegraph.pl以获得该数据的火焰图表示,该火焰图提供了时间(以微秒为单位的实时)的细分。

austin python3 my_script.py | flamegraph.pl > my_script_profile.svg

或者,您也可以使用web应用程序Speedscope.app快速可视化收集的样本。如果您安装了pprof,还可以获取austin python(例如,pipx安装austin python)并使用austin2prof转换为pprof格式。

然而,如果您安装了VS Code,您可以使用Austin扩展来获得更交互式的体验,包括源代码热图、顶级函数和收集的调用堆栈

如果您想使用终端,也可以使用TUI,它也具有实时图形模式:

Python包括一个名为cProfile的分析器。它不仅给出了总的运行时间,而且还分别计算了每个函数的时间,并告诉每个函数被调用了多少次,从而很容易确定应该在哪里进行优化。

您可以从代码内部或从解释器调用它,如下所示:

import cProfile
cProfile.run('foo()')

更有用的是,您可以在运行脚本时调用cProfile:

python -m cProfile myscript.py

为了更简单,我制作了一个名为“profile.bat”的小批处理文件:

python -m cProfile %1

所以我要做的就是跑:

profile euler048.py

我得到了这个:

1007 function calls in 0.061 CPU seconds

Ordered by: standard name
ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
    1    0.000    0.000    0.061    0.061 <string>:1(<module>)
 1000    0.051    0.000    0.051    0.000 euler048.py:2(<lambda>)
    1    0.005    0.005    0.061    0.061 euler048.py:2(<module>)
    1    0.000    0.000    0.061    0.061 {execfile}
    1    0.002    0.002    0.053    0.053 {map}
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler objects}
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 {range}
    1    0.003    0.003    0.003    0.003 {sum}

编辑:更新了2013年PyCon视频资源的链接,标题为Python评测也可以通过YouTube。

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。