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...性能分析 python 脚本中分析 cProfile.run('fun()') # or profile.run('fun()') 输出 104 function calls in 0.000...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...').print_stats() 可视化 比较推荐的是使用 snakeviz可视化代码运行时间 官网：https://jiffyclub.github.io/snakeviz/ 安装 snakeviz...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
存储如果有条件，尽量使用SSD存放数据，SSD和机械硬盘的在训练的时候的读取速度不是一个量级。笔者试验过，相同的代码，将数据移动到SSD上要比在机械硬盘上快10倍。...操作系统尽量用Ubuntu就可以（实验室用） 如何实时查看Ubuntu下各个资源利用情况呢？...如何测试训练过程的瓶颈 如果现在程序运行速度很慢，那应该如何判断瓶颈在哪里呢？PyTorch中提供了工具，非常方便的可以查看设计的代码在各个部分运行所消耗的时间。...当然，也可用cProfile这样的工具来测试瓶颈所在,先运行以下命令。...一般设置为 cpu 核心数或gpu数量 编码的时候要注意尽可能减少CPU和GPU之间的数据传输，使用类似numpy的编码方式，通过并行的方式来处理，可以提高性能。
用调试器帮助开发代码也很容易，特别是当你希望设置断点或在函数和脚本间移动，以检查每个阶段的状态。有多种方法可以实现。第一种是使用%run和-d，它会在执行传入脚本的任何代码之前调用调试器。...使用cProfile的通常方式是在命令行中运行一整段程序，输出每个函数的累积时间。...运行这个脚本，使用下面的命令行： python -m cProfile cprof_example.py 运行之后，你会发现输出是按函数名排序的。...cProfile会记录每个函数的起始和结束时间，使用它们进行计时。 除了在命令行中使用，cProfile也可以在程序中使用，分析任意代码块，而不必运行新进程。...其中之一是SnakeViz（https://github.com/jiffyclub/snakeviz/），它会使用d3.js产生一个分析结果的交互可视化界面。
变量传到 Python 终端后，就能对变量进行全面分析了，比如 使用 loga，tree 来分析 Note: gg 的意思是 to Global and log， 和 g 的用法一样, 但 gg 会在传输的同时打印变量...需要注意， 如果之前在终端中存在一样的变量名称，则变量的值会被新值覆盖. 在函数内运行 g()，便会将函数 (或 module) 内的所有变量一同传到当前的 Python 交互终端。 ?...此外 SnakeViz 是一个很棒的性能分析工具，SnakeViz 能够通过 cProfile 文件，来统计代码的函数调用情况，并可视化出代码的 火焰图。...但是， 先生成 cProfile 文件，再运行 SnakeViz 的流程非常繁琐，我把这一套操作封装成了 boxx.performance 来简化流程： ?...如今的数据集都数百上千 GB，在数据清洗和预处理时 要写多进程的 Python 代码 来榨干 CPU 的每一个线程获得加速。
在这一部分中我们首先会关注如何追踪 Python 脚本的 CPU 使用情况，并重点讨论 cProfile、line_profiler、pprofile 和 vprof。...而后一部分重点介绍了一些可用于在运行 Python 脚本时对解释器进行性能分析的工具和方法，主要讨论了 CPython 和 PyPy 等。...接下来我们会看看你可以如何追踪你的 Python 脚本的 CPU 使用。...在 Ubuntu 上，可以使用以下命令： apt-get install graphviz pip install gprof2dot 再次运行我们的脚本： python -m cProfile -o...CPU 分析——Python 解释器 在这一节，我将介绍一些可用于在运行 Python 脚本时对解释器进行性能分析的工具和方法。
在其中的每一篇文章中，作者都会介绍几种可用于 Python 代码的工具和分析器，以及它们可以如何帮助你更好地在前端（Python 脚本）和/或后端（Python 解释器）中找到瓶颈。...在这一部分中我们首先会关注如何追踪 Python 脚本的 CPU 使用情况，并重点讨论 cProfile、line_profiler、pprofile 和 vprof。...而后一部分重点介绍了一些可用于在运行 Python 脚本时对解释器进行性能分析的工具和方法，主要讨论了 CPython 和 PyPy 等。...接下来我们会看看你可以如何追踪你的 Python 脚本的 CPU 使用。...CPU 分析——Python 解释器 在这一节，我将介绍一些可用于在运行 Python 脚本时对解释器进行性能分析的工具和方法。
Python性能分析 现在我们来谈谈Python的性能分析，Python性能分析有很多工具和模块。比如：time粗粒度分析、cProfile,line_Profile等等。...性能分析器cProfile cProfile是Python默认的性能分析器，它是一种确定性的性能分析器，提供了一组API来帮助开发者手机Python程序运行的信息。...，它不包括内部其它函数运行的时间，第三列cumtime函数总计运行时间，含调用的函数运行时间，tottime和cumtime是不一样的。...这是最常用的用法，cprofile也提供很多API，比如：查看函数调用了那些函数等等。...在下一个篇博客中，分析Python内存使用和如何查找内存溢出。
讨厌Python的人总是说，他们不想使用Python的原因之一是它的速度太慢。...好吧，不管使用哪种编程语言，具体的程序是快还是慢，很大程度上取决于编写程序的开发人员以及他们编写优化的快速程序的技能和能力。...所以，让我们来证明一些人是错的，让我们看看如何提高Python程序的性能并使它们变得非常快！ ? ? 时间和剖析 在开始优化任何东西之前，我们首先需要找出代码的哪些部分实际上会减慢整个程序的速度。...在这里，我们使用cProfile模块和time参数运行测试脚本，以便按内部时间（cumtime）对行进行排序。这给了我们很多信息，你可以看到上面的行大约是实际输出的10%。...时间包提供Time.perf_计数器和Time.process_时间。这里的区别在于perf_计数器返回绝对值，其中包括Python程序进程未运行的时间，因此它可能会受到机器负载的影响。
接下来我们将看看如何跟踪Python脚本使用时CPU使用情况，重点关注以下几个方面： 1、cProfile 2、line_profiler 3、pprofile 4、vprof...其余的时间花在Python中的list.append（22.33％）和range（11.51％）中。 作为一个简单的脚本，我们只需要重写我们的脚本，具体的如下所示： ?...如果我们使用CPython2测量我们脚本的时间， ? 还有PyPy2： ? 我们通过使用PyPy2的CPython2和3.1X获得了不错的效果，下面是cProfile的调用流程图： ?...您可以获得脚本的整个输出，并且在每行之前，您可以看到对其进行的调用次数，运行时间（秒），每次调用的时间和全局时间的百分比，pprofile为我们的输出添加了额外的行（如第44和50行，以（call）开头...vprof vprof是一个Python分析器，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。它是一个基于Node.JS的图形化的显示在网页中的结果。
cProfile 是 Python 中用于性能分析的内置模块，它可以帮助你确定程序中哪些部分消耗了最多的时间。通常，使用 cProfile 会输出大量的数据，需要进行解析和分析。...下面是关于 cProfile 输出解析及其解决方案的一些提示：1、问题背景我们有一个 Python 脚本，它通过 CSV 文件进行顺序解析，并执行简单的数据清理，然后将数据写入一个新的 CSV 文件中。...脚本运行非常慢。使用 cProfile 进行分析，得到了以下输出：问题截图链接2、解决方案为了搞清楚为什么脚本运行这么慢，我们分析了 cProfile 的输出结果。...的输出中，我们看到 db_insert 函数的 tottime 和 cumtime 都非常高，说明这个函数花费了很长时间。...这样可以大大提高脚本的运行速度。总体来说，使用 cProfile 进行性能分析后，可以使用 pstats 模块提供的各种方法来解析和分析输出结果，从而找出程序中的性能瓶颈并进行优化。
译者: belonHan torch.utils.bottleneck是 调试瓶颈bottleneck时首先用到的工具.它总结了python分析工具与PyTorch自动梯度分析工具在脚本运行中情况....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...警告 当运行CUDA代码时，由于CUDA内核的异步特性, cProfile的输出 和cpu模式的autograd分析工具可能无法显示正确的计时: 报告的CPU时间 是用于启动内核的时间,不包括在GPU上执行的时间...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。...警告 如果您在分析CUDA代码, bottleneck运行的第一个分析工具 (cProfile),它的时间中会包含CUDA的启动(CUDA缓存分配)时间。
工具可以大大提升效率，节省时间，能自己掌控的时间越多，越自由。Python 也是效率工具，使用的越多，你省下来的时间就越多，你就会越觉得自由，因为一切尽在你的代码掌控中。...所以，掌握通用技术才能通吃，而命令行的调试工具 pdb 就是通用的，掌握这个，无论什么环境都不影响你 debug。 接下来，我们就一起来看看，pdb 在 Python 中到底应该如何使用。...使用 cProfile 进行性能分析 除了要对程序进行调试，性能分析也是每个开发者的必备技能。...('fib_seq(30)') 或者更简单一些，直接在运行脚本的命令中，加入选项“-m cProfile”也很方便： python -m cProfile test.py 运行结果如下: (py37env...这只是个简单的例子，便是 cProfile 的基本用法，当然，cProfile 还有很多其他功能，还可以结合 stats 类来使用，你可以阅读相应的官方文档来了解。
讨厌 Python 的人总是说，他们不想使用 Python 的原因之一是它的速度太慢。...所以，让我们来证明那些人是错的——让我们看看如何提高 Python 程序的性能并使它们变得非常快！ 时间和性能 在开始优化任何代码之前，我们首先需要找出代码的哪些部会减慢整个程序的速度。...在这里，我们使用 cProfile 模块和 time 参数运行测试脚本，以便按内部时间（cumtime）对行进行排序。这给了我们很多信息，你可以看到上面的行大约是实际输出的 10%。...我基本上不会向你展示一些能够神奇地解决性能问题的技巧和代码片段。这更多的是关于一般的想法和策略，当你使用这些策略时，它们可以对性能产生巨大的影响，在某些情况下甚至可以提高 30% 的速度。...我编写每个作用域，因为它不仅仅和局部变量和全局变量的使用有关。实际上，在函数中的局部变量、类级属性和全局之间的查找速度也存在差异。
进行分析 安装line_profiler 使用line_profiler分析代码 具有cProfile扩展名的性能分析代码 使用 IPython 进行调试 使用PuDB进行调试 简介 调试是从软件中查找和删除错误的行为...我们将使用几种数组大小对sort() NumPy 函数计时。 经典的快速排序和归并排序算法的平均运行时间为O(N log N)，因此我们将尝试将这个模型拟合到结果。...使用 Git 查看源代码： $ git clone https://github.com/rkern/line_profiler 签出源代码后，按如下所示构建它： $ python setup.py install...Line Contents 该行的内容 另见 Github line_profiler项目页面 cProfile扩展和代码性能分析 cProfile是 Python 2.5 中引入的C扩展名。...使用bt命令查看调用栈： ipdb> bt ...
01 循环 我们通常对for循环情有独钟，在需要进行大量作业时，首先想到的就是使用 for 循环。而在优化速度时，尤其是在讨论大型数据集时，这些循环简直就是噩梦般存在。...了解何时使用这些工具标志着优秀与卓越脚本之间的区别。 03 在黑盒中优化 你一定对这种感觉很熟悉，虽然发现了代码运行缓慢，但却对原因一无所知时。这就好比在没有灯光的情况下修灯泡。...假设你有一个计算斐波那契数字的函数。你费尽心力来完善数学推理，但速度仍然很慢。结果发现，瓶颈可能是某些看不见的东西，比如在边运行代码边将结果记录到磁盘文件中。 解决方法：cProfile 来救场！...Python 内置的cProfile模块就是你的性能侦探。...下面介绍如何使用它： import cProfile def my_function(): # Your code to be profiled cProfile.run('my_function
传统测试无非就是自己运行一下程序查看结果，或者前后端服务进行联调，这里要说的是走正规流程的单元测试，那到底什么是单元测试呢？...简单地说，mock就是帮我们解决测试依赖的一个模块，在Python3中，mock已经被集成到了unittest单元测试框架中，所以不需要单独安装，可以直接使用。 ...而测试python程序的cpu瓶颈，就需要cProfile模块了，cProfile是一种确定性分析器，只测量CPU时间，并不关心内存消耗和其他与内存相关联的信息。 ...cProfile 有多种调用方法，可以直接从命令行调用： python -m cProfile -s tottime 你的脚本.py 其中的 -s 的意思是 sort。...至此，使用cprofile就可以很简单的看出你写的程序是否性能堪忧了，不过性能这个问题其实是典型的木桶理论的场景，系统的整体性能是由最差的一块决定的。所以也是一个不断迭代的过程。
[ 同样在InfoWorld上：如何在Python中使用asyncio ] timeit对于比较两种或三种不同的方式来做某事并查看哪种最快是最有用的。...例如，运行数千次迭代的循环是Python的常见瓶颈。 如果您找到一种方法来加快该循环的执行速度（例如，通过使用Python内置而不是手写代码），则可以得到可观的性能改进。 ...：使用Python的内置range函数（ f1 ）和增加变量（ f2 ）。...timeit将这些方法中的每一个运行100,000次，最后为每个方法提供总的运行时间。 默认情况下， timeit使用一百万次运行，但是此示例显示了如何将运行次数设置为任何看起来合适的数字。 ...例如，一个简单的10行脚本不是以这种方式进行概要分析的不二之选。 但是有更好的工具可以完成这项工作，例如Python的cProfile模块，它可以生成有关整个程序性能的更详细的统计信息。
请尝试这样做，再运行脚本对代码进行测试，结果如何呢？输出如下： ? 捕捉到了 bug，并清楚地指出错误出在什么地方。现在修复这个问题应该不难。 警告 不要盲目信任测试，而且务必要测试足够多的情形。...安装这些工具后，可以命令行脚本方式运行它们（PyChecker 和 PyLint 对应上的脚本分别为 pychecker 和 pylint），也可将其作为 Python 模块（名称与前面相同）。...结束对检查器的讨论之前，来看看如何结合使用检查器和单元测试。毕竟，如果能够将它们（或其中之一）作为测试套件中的测试自动运行，并在没有错误时悄无声息的指出测试成功了，那就太好了。...如果不知道是什么让程序运行缓慢，优化就可能南辕北辙。 标准库包含一个卓越的性能分析模块 profile，还有一个速度更快的 C 语言版本，名为 cProfile。...性能分析：如果你很在乎速度，并想对程序进行优化（仅当绝对必要时才这样做），应首先进行性能分析：使用模块 profile 或 cProfile 来找出代码中的瓶颈。
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。...sys 表明了执行脚本花费在内核函数的时间。 因此， Real time和user＋sys相加的不同或许表明了时间花费在等待i/o或者是系统在忙于执行其他任务。...使用cProfile模块 如果想知道花费在每个函数和方法上的时间，以及他们被调用了多少次，你可以使用cProfile模块。...$ 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。
其实某个特定程序（无论使用何种编程语言）的运行速度是快还是慢，在很大程度上取决于编写该程序的开发人员自身素质，以及他们编写优化而高效代码的能力。...Medium上一位小哥就详细讲了讲如何让python提速30%，以此证明代码跑得慢不是python的问题，而是代码本身的问题。...cProfile模块和time参数运行测试脚本，以便按内部时间（cumtime）对行进行排序。...我不会展示可以解决你的性能问题的技巧和代码，更多地是关于构想和策略的，这些构想和策略在使用时可能会对性能产生巨大影响，在某些情况下，可以将速度提高30％。 使用内置数据类型 这一点很明显。...内置数据类型非常快，尤其是与我们的自定义类型（例如树或链接列表）相比。这主要是因为内置程序是用C实现的，因此在使用Python进行编码时我们的速度实在无法与之匹敌。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
