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
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:
其他回答
根据乔·肖(Joe Shaw)关于多线程代码无法按预期工作的回答,我认为cProfile中的runcall方法只是围绕着已配置的函数调用执行self.enable()和self.disable()调用,因此您可以简单地自己执行,并在对现有代码的干扰最小的情况下使用任何代码。
还有一个叫做statprof的统计分析器。它是一个采样分析器,因此它为代码增加了最小的开销,并提供了基于行的(而不仅仅是基于函数的)计时。它更适合于游戏等软实时应用,但精度可能低于cProfile。
pypi中的版本有点旧,因此可以通过指定git存储库来使用pip安装:
pip install git+git://github.com/bos/statprof.py@1a33eba91899afe17a8b752c6dfdec6f05dd0c01
您可以这样运行:
import statprof
with statprof.profile():
my_questionable_function()
另请参见https://stackoverflow.com/a/10333592/320036
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。
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。
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