虽然你所写的每个Python程序并不总是需要严密的性能分析，但是当这样的问题出现时，如果能知道Python生态系统中的许多种工具，这样总是可以让人安心的。...简单的说： real – 表示实际的程序运行时间 user – 表示程序在用户态的cpu总时间 sys – 表示在内核态的cpu总时间 通过sys和user时间的求和，你可以直观的得到系统上没有其他程序运行时你的程序运行所需要的...若sys和user时间之和远远少于real时间，那么你可以猜测你的程序的主要性能问题很可能与IO等待相关。 使用计时上下文管理器进行细粒度计时 我们的下一个技术涉及访问细粒度计时信息的直接代码指令。...最普遍的对象是哪些？ 在运行的时候，你可以通过执行下述指令查看程序中前20个最普遍的对象： ? 哪些对象已经被添加或删除？ 我们也可以查看两个时间点之间那些对象已经被添加或删除： ?...回顾一下，objgraph 使我们可以： 显示占据python程序内存的头N个对象 显示一段时间以后哪些对象被删除活增加了 在我们的脚本中显示某个给定对象的所有引用 努力与精度 在本帖中，我给你显示了怎样用几个工具来分析
有时候运行一个python程序，它需要运行很长时间。你或许想提升该程序的运行效率。那该怎么做那？ 首先需要你要找到该程序瓶颈在哪里~ 比如，哪个函数的运行花费时间比较长？...首先测试该代码运行时间： 它是一个外部的python测量。 ? real 表明了执行脚本花费的总时间。 user 表明了执行脚本花费在cpu的时间。...$ python -m cProfile -s cumulative + 要执行的python脚本 ( -s cumulative 它将通过累积花费在每个函数上的时间来排序) ?...你将看到花费在运行你的脚本总时间是比以前高的，这是我们测量每个函数执行时间的损失。...到你的文件中) ?
:0(fun()) 0 0.000 0.000 profile:0(profiler) ncall：函数运行次数 tottime：函数的总的运行时间...，减去函数中调用子函数的运行时间 第一个percall：percall = tottime / nclall cumtime:函数及其所有子函数调整的运行时间，也就是函数开始调用到结束的时间。...Total Time：测试代码的总运行时间 Hits：表示每行代码运行的次数 Time：每行代码运行的总时间 Per Hits：每行代码运行一次的时间 % Time：每行代码运行时间的百分比 5.memory_profiler...使用： 1.在需要测试的函数加上@profile装饰 2.执行命令：python -m memory_profiler C:\Python34\test.py 输出如下： ?...3.在Name这一个列中双击某一行可以跳转到对应的代码。 4.以fun4这一行举例：fun4被调用了一次，运行时间为1000ms，占整个运行时间的16.7% ?
在命令行运行如下命令 python -m torch.utils.bottleneck /path/to/source/script.py [args] 其中 [args] 是script.py脚本的参数...(任意个数).运行python -m torch.utils.bottleneck -h命令获取更多帮助说明....注意 选择查看哪个分析工具的输出结果(CPU模式还是CUDA模式) ,首先应确定脚本是不是CPU密集型CPU-bound(“CPU总时间远大于CUDA总时间”)。...如果是cpu密集型，选择查看cpu模式的结果。相反，如果大部分时间都运行在GPU上，再查看CUDA分析结果中相应的CUDA操作。 当然，实际情况取决于您的模型，可能会更复杂，不属于上面两种极端情况。...当然，如果CUDA启动时间远小于代码的中瓶颈,这就被可以忽略。
Python中cProfile分析工具的使用 说明 1、Python包含一个名为cProfile的分析器。...2、不仅给出了总运行时间，而且还分别对每个函数进行了计时，并告诉您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。...可以在代码中或从解释器中调用它，如下所示： import cProfile cProfile.run('foo()') 更有用的是，可以在运行脚本时调用 cProfile： python -m cProfile... myscript.py 为了使它更容易，制作了一个名为“profile.bat”的小批处理文件： python -m cProfile %1 所以要做的就是运行： profile euler048.py...以上就是Python中cProfile分析工具的使用，希望对大家有所帮助。
简介 代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方，程序运行的主要时间是消耗在哪里，对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位，python 内置了丰富的性能分析工具，如 profile, cProfile...： 参数名称 参数信息 ncalls 表示函数调用的次数 tottime 表示指定函数的总的运行时间，除掉函数中调用子函数的运行时间 percall （第一个 percall）等于...tottime/ncalls cumtime 表示该函数及其所有子函数的调用运行的时间，即函数开始调用到返回的时间 percall （第二个 percall）即函数运行一次的平均时间，等于 cumtime...运行命令查看性能分析结果 python -m cProfile test.py 将性能分析结果保存到result文件 python -m cProfile -o result.prof test.py...pip install snakeviz 运行Python代码的同时用cProfile保存运行时间数据 注意：要用cProfile，使用 profile 会导致 snakeviz 无法读取日志 相关错误信息
它能够自动计时并计数程序中的每一行代码，从而节省大量时间，是优化代码的第一选择。...结果按总时间排序(-s tottime)，靠前的更应该被优化。本例中，random模组中的choice函数花费了总时间的将近1/3，现在你知道瓶颈在哪里了吧。 迫不及待去做优化了？...如果是需要长时间运行的程序（譬如网页服务器），也有响应的分析代码，命令类似于：profiling live-profile your_server_program.py。...一旦开始运行，你可以在程序运行时与之交互，并观察程序的性能。 分析方法 优化 想知道你是否在循环中浪费了大量时间？现在我们知道程序在哪些地方花费了大量CPU时间，我们可以针对性的进行优化。...统计一下整段代码的时间，如下所示： time python your_program.py Which gives us: real 0m0.874s user 0m0.852s sys 0m0.280s
假设系统有M个session在运行，同一时刻有的session可能在利用CPU，有的session可能在访问硬盘，那么在一秒钟内，所有session的时间加起来就可以表征系统在这一秒内的繁忙程度。...一般的，这个和的最大值应该为M。这其实就是Oracle提供的另一个重要指标：DB time，它用以衡量前端进程所消耗的总时间。 对除CPU以后的计算资源的访问，Oracle用等待事件进行描述。...一个高相应的磁盘的响应时间应当在10ms以内，最好不要超过20ms；如果达到了100ms，应用基本就开始出现严重问题甚至不能正常运行。 Av Blks/Rd 每次读多少个数据块。...之前我一直抱怨为什么v$segment_statistics中没有统计段级别的索引分裂计数，原来ORACLE已经实现了。但是统计进这个指标中，你觉得合适吗？...当时当某个SQL终止于做AWR报告选取的2个快照间隔时间之后，那么它的信息就不能被这个AWR报告反映出来。尽管它在采样周期里面的运行，也消耗了很多资源。
my.py real 0m10.435s # 进程实际花费时间 user 0m2.078s # 计算期间 所有CPU花费总时间 sys 0m1.412s # 执行系统相关任务...（内存分配）期间，所有CPU花费总时间 python timeit包 指定 循环次数、重复次数 def timing(): result = timeit.timeit('benchmark()...包是 python写的开销比较大，cProfile 是C语言编写的，开销小 python -m cProfile simul.py $ python -m cProfile simul.py...，cumtime 执行函数（包含调用其他函数的时间）的总时间 KCachegrind 图形化分析 KCachegrind - pyprof2calltree - cProfile sudo apt install...加装饰器 @profile python -m memory_profiler simul.py $ python -m memory_profiler simul.py Filename: simul.py
gctrace: 设置其为1，会导致垃圾收集器每次收集都向标准错误输出写入单行的数据，概述收集的总 内存的大小和暂停的总时间长度。设置其为2，会写入同样的概述，但也会写入每次收集的两个数据。...当垃圾收集器发现一个不能接触的（即引用计数为零，程序中不能再直接或间接访问该对象）具有终止器的块时，它会清理该关联（对象到终止器）并在独立go程调用f(x)。这使x再次可以接触，但没有了绑定的终止器。...如果一个循环结构包含一个具有终止器的块，该循环不能保证会被当垃圾收集，终止器也不能保证会执行；因为没有尊重依赖关系的顺序。 x的终止器会在x变为不可接触之后的任意时间被调度执行。...如果一个终止器必须运行较长时间，它应该在内部另开go程执行该任务。...uint64 // 已申请的总字节数（已释放的部分也算在内） Sys uint64 // 从系统中获取的字节数（下面XxxSys之和） Lookups uint64
cProfile是标准库内建的分析工具的其中一个，另外两个是hotshot和profile-s cumulative-s cumulative开关告诉cProfile对每个函数累计花费的时间进行排序,...:ncalls：表示函数调用的次数；tottime：表示指定函数的总的运行时间，除掉函数中调用子函数的运行时间；percall：（第一个percall）等于 tottime/ncalls；cumtime...：表示该函数及其所有子函数的调用运行的时间，即函数开始调用到返回的时间；percall：（第二个percall）即函数运行一次的平均时间，等于 cumtime/ncalls；filename:lineno...-o profile.stats我们可与你通过这个函数将结果输出到一个文件中，当然文件的后缀名是任意的，这里为了方便后面配合python中使用所以将后缀定为stats。...首先让我们运行下面的命令python3 -m cProfile -o loopdemo_profile.stats loopdemo.py然后运行下面的脚本import pstatsp=pstats.Stats
Python 基础 数值、字符串、列表、字典、文件的使用 with 关键字使用 函数、lambda 函数、sorted 时间类型转化 时间类型转化 ?...统计 list 中每个元素出现的次数 languages = ['python', 'java', 'python', 'c', 'c++', 'go', 'c#', 'c++', 'lisp', 'c...日志属性 -什么时候 -什么人 -通过什么工具 -以什么方式 -访问了什么资源 -结果是什么（状态/返回数据大小） 每天的点击量、总点击数量 -每天的日志行数、日志的总行数（每天的日志行数之和） 每天的浏览者数量...、总浏览者数量 -每天的不重复的 IP 的数量 -总的不重复的 IP 数量（每天不重复的 IP 数量之和？？？）...发生错误的请求有多少次，状态码分布情况 -每种状态码出现的次数 每天流量大小 -每天的日志中每行流量之和 -总的流量之和（每天流量之和） 访问地域分布 -根据 IP 获取地理位置 发生访问次数最多 TOP
单片机也一样，当单片机系统在运行中，受到环境干扰出现程序跑飞的时候，按下复位按钮内部的程序自动从头开始执行。...工作原理：在单片机系统中，系统上电启动的时候复位一次，当按键按下的时候系统再次复位，如果释放后再按下，系统还会复位。所以可以通过按键的断开和闭合在运行的系统中控制其复位。...也就是说，在单片机启动的0.1S内，电容两端的电压从0V增加到3.5V。这个时候10K电阻两端的电压为从5V减少到1.5V（串联电路各处电压之和为总电压）。...在51单片机中，小于1.5V的电压信号为低电平信号，而大于1.5V的电压信号为高电平信号。所以在开机0.1S内，单片机系统自动复位（RST引脚接收到的高电平信号时间为0.1S左右）。...晶振电路 晶振是给单片机提供工作信号脉冲的，这个脉冲就是单片机的工作速度。例如，12M晶振单片机工作速度就是每秒12M。
常用的 sort 类型有两个： tottime，指的是函数本身的运行时间，扣除了子函数的运行时间 cumtime，指的是函数的累计运行时间，包含了子函数的运行时间 要获得对程序性能的全面理解，经常需要两个指标都看一下...不过在这里，我们并不能直接使用命令行方式调用，因为我的代码中还需要一些比较繁重的配置加载，如果把这部分时间算进去了，多少有些干扰，那么我们也可以直接在代码中调用 cProfile。...注意这里我们使用了 cumtime 排序，也就是累计运行时间。 结果如下： 我们可以看到总的运行时间是 200ms，而其中红框内的部分就占了 100ms!...修改代码之后，再次运行 profile 脚本，时长变成了 100ms： 这时候我们接着看，程序中下一个比较大头的时间占用：jsonfinder 和 json decode/encode。...我们明明只运行了 100 次，为什么这个函数调用了 300 次呢？显然代码中有重复建树的地方，也就是有隐藏的 bug。
Constant Throughput Timer（常数吞吐量定时器）：顾名思义，该定时器的作用主要是控制吞吐量，使其保持总吞吐量（以每分钟样本数表示）尽可能接近给定的数字。...总吞吐量为目标吞吐量除以60秒乘以线程数。 ● 当前线程组中的所有活动线程- 目标吞吐量在组中的所有活动线程之间分配。每个线程将根据需要延迟，基于它上次运行的时间。...● 所有活动线程- 目标吞吐量在所有线程组中的所有活动线程之间分配。每个线程将根据需要延迟，基于它上次运行的时间。在这种情况下，每个其他线程组都需要一个具有相同设置的恒定吞吐量计时器。...● 当前线程组（共享）中的所有活动线程- 如上所述，但每个线程根据组中任何线程上次运行的时间而延迟。...唯一区别是，每个线程会根据组中任何线程上次运行的时间而延迟 image.png 当前线程组中的所有活动线程（共享）： 与“当前线程组中的所有活动线程”的选项基本相同。
看了一系列的公开课，学习了一下python性能分析和性能优化的一些方法。 1.为什么要分析性能 目前为止代码的编写还不涉及性能的优化问题，可能是做的东西都不够复杂吧。...当然，python和底层语言相比，当然不能拼速度，但是这个速度是运行速度。很多场景，往往需求变化很快，而这就是底层语言的弱点了，即开发周期长。...性能分析的目的基本就是三点： 我们写的python代码运行速度 如何 性能瓶颈在哪里 能有什么改进方案 一个程序的复杂度分为时间复杂度和空间复杂度，前者指的是运行的时间，后者指的是运行所需要的内存存储空间...这个命令会返回程序运行的时间情况，其中real与user+sys的比值反映了程序是重IO还是重计算。如果两者很接近，比值几乎为1，那么就是重计算；反之则为重IO。...percall就是第二列除以第一列 cumtime这一列表示的是函数进入到函数退出的总时间，包括了我们在这个函数运行中调用的其他函数的运行时间。
一般的终止进程可以使用15信号；如果不能正常结束那就使用信号9强制结束该进程。默认值是信号15。在安全模式中此命令被屏蔽。 i 忽略闲置和僵死进程。这是一个开关式命令。 q 退出程序。...%user：显示在用户级别(application)运行使用 CPU 总时间的百分比。 %nice：显示在用户级别，用于nice操作，所占用 CPU 总时间的百分比。...%system：在核心级别(kernel)运行所使用 CPU 总时间的百分比。 %iowait：显示用于等待I/O操作占用 CPU 总时间的百分比。...%steal：管理程序(hypervisor)为另一个虚拟进程提供服务而等待虚拟 CPU 的百分比。 %idle：显示 CPU 空闲时间占用 CPU 总时间的百分比。 1....,不包括在请求队列中消耗的时间.
%user:显示在用户级别(application)运行使用 CPU 总时间的百分比。 %nice:显示在用户级别，用于nice操作，所占用 CPU 总时间的百分比。...%system:在核心级别(kernel)运行所使用 CPU 总时间的百分比。 %iowait:显示用于等待I/O操作占用 CPU 总时间的百分比。...%steal:管理程序(hypervisor)为另一个虚拟进程提供服务而等待虚拟 CPU 的百分比。 %idle:显示 CPU 空闲时间占用 CPU 总时间的百分比。 结果分析 1..... await:从请求磁盘操作到系统完成处理,每次请求的平均消耗时间,包括请求队列等待时间,单位是毫秒(1秒=1000毫秒). svctm:系统处理每次请求的平均时间,不包括在请求队列中消耗的时间....2、当%util的值接近 100% 时，表示设备带宽已经占满。
)与主板之间同步的时钟频率 倍频 - CPU主频与外频之间的倍数 主频 = 外频 × 倍频 如：Pentium 4 2.4G CPU主频 2400M = 133M(外频) × 18(倍频) 2）CPI.../ 程序中指令总数 = $\sum$(程序中各类指令的CPI × 程序中该类指令的比例) CPI应用举例 例 某计算机指令系统中各类指令所占比例及CPI 如下表所示，求程序的CPI 指令类型...执行一段程序所需的时间 - （CPU时间 + I/O时间 + 存储访问时间 + 各类排队延时等 CPU时间 = 程序中所有指令的时钟周期数之和 × T = 程序中所有指令的时钟周期数之和.../ f CPU时间的计算方法 考虑CPI后的CPU时间： CPU时间 = 总指令数 × $\sum_{i=1}^n$(CPIi × ICi / 总指令数...) 程序执行的时间 t = 指令数量 / (MIPS × 106) CPU时间应用举例 例 某计算机主频为1GHz，在其上运行的目标代码包含2×105条指令
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