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
cProfile非常适合于分析,而kcachegrind非常适合于可视化结果。中间的pyprov2calltree处理文件转换。
python -m cProfile -o script.profile script.py
pyprof2calltree -i script.profile -o script.calltree
kcachegrind script.calltree
所需的系统包:
kcachegrind(Linux)、qcachegrind(MacOs)
Ubuntu上的设置:
apt-get install kcachegrind
pip install pyprof2calltree
结果:
其他回答
找到所有时间去向的最简单快捷的方法。
1. pip install snakeviz
2. python -m cProfile -o temp.dat <PROGRAM>.py
3. snakeviz temp.dat
在浏览器中绘制饼图。最大的部分是问题函数。非常简单。
一个很好的评测模块是line_profiler(使用kernprof.py脚本调用)。它可以在这里下载。
我的理解是,cProfile只提供每个函数花费的总时间的信息。因此,单独的代码行是不定时的。这是科学计算中的一个问题,因为通常一条线会花费很多时间。而且,我记得,cProfile没有抓住我在say numpy.dot上花费的时间。
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。
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:
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: