输出结果非常长 按 tottime 排序 -s tottime，看前几个就是耗时最多的几个 $ python -m cProfile -s tottime simul.py 2272784...它是一个 py 包，安装后，对要监视的函数应用 装饰器 @profile pip install line_profiler https://github.com/rkern/line_profiler...kernprof -l -v simul.py $ kernprof -l -v simul.py Wrote profile results to simul.py.lprof Timer unit...-m line_profiler simul.py.lprof $ python -m line_profiler simul.py.lprof Timer unit: 1e-06 s Total...加装饰器 @profile python -m memory_profiler simul.py $ python -m memory_profiler simul.py Filename: simul.py
基于事件的性能分析(event-based profiler or tracing profiler)是通过手机程序执行过程中的具体事件进行工作的，这些性能分析会产生大量的数据，基本而言，你监听的事件越多产生的数据量句越多...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line_Profile 这个是耕细粒度的性能分析，这个分析一行一行函数分析,不过得需要装饰器注册@profile然后还得需要kernprof脚本将会在执行的时候将它自动地注入到你的脚步的运行时...运行这个脚本，如下所示： kernprof -l -v untitled-1.py -l选项通知kernprof注入@profile装饰器到你的脚步的内建函数，-v选项通知kernprof在脚本执行完毕的时候显示计时信息...4 Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents ==================================
想要使用它，你需要通过pip安装该python包： ? 一旦安装完成，你将会使用一个称做“line_profiler”的新模组和一个“kernprof.py”可执行脚本。...我们很幸运，Fabian Pedregosa模仿Robert Kern的line_profiler实现了一个不错的内存分析器。 首先使用pip安装： ?...就像line_profiler，memory_profiler也需要在感兴趣的函数上面装饰@profile装饰器： ? 想要观察你的函数使用了多少内存，像下面这样执行： ?...line_profiler和memory_profiler的IPython快捷方式 memory_profiler和line_profiler有一个鲜为人知的小窍门，两者都有在IPython中的快捷命令...参考 stack overflow – time explained（堆栈溢出 – 时间解释） line_profiler（线性分析器） memory_profiler（内存分析器） objgraph（
[dechin@dechin-manjaro line_profiler]$ python3 -m pip install line_profiler Collecting line_profiler...使用line_profiler进行简单性能分析 line_profiler的使用方法也较为简单，主要就是两步：先用kernprof解析，再采用python执行得到分析结果。...在定义好需要分析的函数模块之后，用kernprof解析成二进制lprof文件： [dechin-manjaro line_profiler]# kernprof -l line_profiler_test.py...接下来还是一样的，通过kernprof进行编译构建： [dechin-manjaro line_profiler]# kernprof -l sin_profiler_test.py Wrote profile...results to sin_profiler_test.py.lprof 最后通过python3来执行： [dechin-manjaro line_profiler]# python3 -m line_profiler
项目情景描述： 在restful架构风格的项目交付测试的过程中，某接口出现 请求超时导致的http 502 Bad Gateway，于是开始排查具体是接口函数中的哪行代码或函数 响应时间过长导致的502错误...15 #土鳖方法 16 print time()-first_time 方法缺点：需要大量时间编写 关于 time()的代码，最后还要删除这些代码，浪费时间 现在的解决方法： 使用python...的 line_profiler 模块，此模块是用来测试 函数 每行代码的响应时间等情况。...具体思路：将 line_profiler相关函数封装在装饰器 中 进行使用，这样 在接口请求时，则会执行此装饰器并打印出结果。 ...其他关于line_profiler的使用方法： 在脚本中使用此方法： 1 #coding:utf8 2 import cgi 3 import time 4 from line_profiler
4.line_profiler 安装： pip install line_profiler 安装之后kernprof.py会加到环境变量中。...line_profiler可以统计每行代码的执行次数和执行时间等，时间单位为微秒。...\test.py文件上. 2.运行命令行：kernprof -l -v C:\Python34\test.py 输出结果如下： ?...安装： pip install memory_profiler pip install psutil 测试代码： 同line_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： ?
使用line_profile模块 line_profile 给出了在你代码美一行花费cpu时间。 ...首先需要安装line_profiler: pip install line_profiler 接下来，你需要制定你想使用装饰器@profile评估哪个函数(你不需要把它import...接下来测试该代码： $ kernprof -l -v + 要执行的代码 ? -l 标识表明了逐行和-v标识表明详细输出。...$python -m memory_profiler + 要执行的代码文件 ? 看上面的输出，注意内存使用率的单位是MiB,这代表的是兆字节(1MiB = 1.05MB)....通过数据结果，可以看出每个str、dict、function等对象被创建。 通过以上几个模块，可以更加清晰的了解python代码的执行过程以及对资源的占用情况。对代码优化有很大的帮助
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。...line_profiler由 NumPy 的开发人员之一创建。...line_profiler 安装开发版本。...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。
摘要： 众所周知，python相较于其它语言速度较慢，但是我们可以通过优化的方法来提升效率。 本文假定你已经十分熟悉Python。...全代码分析 所有合格的IDE都集成有一个调优器，点一下就可以了；如果是在命令行中进行调用，代码如下： python -m cProfile -s tottime your_program.py 结果如下...进行行分析需要额外安装line_profiler： pip install line_profiler 安装成功后，修改代码，在每一行你想分析的代码前增加@profile，如下所示： @profile...最后在命令行中输入如下代码： kernprof -l -v your_program.py · -l 逐行分析 · -v 立即查看结果 结果如下所示： Total time...结果如下所示： 结果是交互式的，你可以使用方向键轻松浏览或者折叠/打开每一行。
侧写的时候对每行代码的运行时间进行计时会更加符合直觉，这就是line profiler的功能。 比如，接下来这段Python代码会向这门课的官网发起请求，并且解析返回结果，获取当中所有的URL： #!...使用line_profiler的话，我们会得到每一行代码运行的时间： $ kernprof -l -v a.py Wrote profile results to urls.py.lprof Timer...下面这个例子展示了memory-profiler是如何工作的（注意装饰器和line-profiler类似） @profile def my_func(): a = [1] * (10 ** 6)...-m memory_profiler example.py Line # Mem usage Increment Line Contents =======================...使用cProfile和line_profiler来对比插入排序和快速排序的耗时。每一个算法的瓶颈是多少？使用memory_profiler来检查内存使用，为什么插入排序更优？
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。...更多详情请参阅：https://docs.python.org/2/library/profile.html#module-cProfile line_profiler 这个分析器可以提供逐行水平的负载信息...其源代码可在 GitHub 上获取：https://github.com/rkern/line_profiler，PyPI 页面为：https://pypi.python.org/pypi/line_profiler...然后像这样调用： kernprof -l 03.primes-v1.py python -m line_profiler 03.primes-v1.py.lprof 你会得到一个这样的输出： Timer...它的灵感来源于 line_profiler，修复了大量缺陷，但因为其完全是用 Python 写的，所以也可以通过 PyPy 使用。
在Python开发过程中，区分错误和正确的返回结果是一项非常重要的任务。如果我们不能清晰地处理这两者，那么代码就会变得难以维护和扩展。接下来，我将为大家详细介绍几种有效的模式来解决这个问题。...返回元组或字典 传统的做法是使用元组或字典来返回结果和错误信息。...使用异常处理 Python提供了强大的异常处理机制。...Python中可以用类来实现这些模式： class Either: def __init__(self, value=None, error=None): self.value...print(f"The result is {result.value}") else: print(f"An error occurred: {result.error}") 总结 区分错误和正确的返回结果是代码质量的一个重要指标
torch.autograd.profiler PyTorch 提供了一个名为「torch.autograd.profiler」的 API。...因此，我转而使用其它的分析器来寻找性能的瓶颈点 逐行分析器 因为 PyTorch 是基于 python 编写的，所以我们也可以使用通用的 python 分析器。...我找来了一个逐行分析器（https://github.com/rkern/line_profiler），它可以逐行分析一个 python 应用程序。...在要分析的函数的顶部添加「@profiler」装饰器之后，我们可以在命令行中用「kernprof」替换「python」来运行分析器。...运行一个 epoch 的后分析多头注意力机制前馈函数的结果如上图所示。结果显示了测量每一行所花费的时间，因此我们可以很容易地找到需要优化的目标代码。
导读 相信日常使用Python作为生产力的读者，一定会存在想要分析代码中每一行的运行时间与变量占用内存大小的需求，本文主要分析两个模块，用于分析每行代码的内存使用情况和运行时间情况。...(): c=0 for item in xrange(100000): c+=1 print (c) 使用下面的命令运行 python -m memory_profiler...c+=1 print c # 直接运行即可 结果 Filename: memory_profiler_test.py Line # Mem usage...运行 python -m line_profiler script_to_profile.py.lprof 结果 Pystone(1.1) time for 50000 passes = 2.48 This...: https://pypi.org/project/memory-profiler/ [2] line-profiler: https://github.com/rkern/line_profiler
我们首先来看看这两个方法： 当默认参数size=-1时，read方法会读取直到EOF，当文件大小大于可用内存时，自然会发生内存溢出的错误。 ?...list而不是iter，所以所有的内容都会保存在内存之上，同样也会发生内存溢出的错误。 ?...'rb') as f: for line in f: print(line) 3.内存检测工具的介绍： 对于python代码的内存占用问题，对于代码进行内存监控十分必要。...memory_profiler 首先先用pip安装memory_profiler pip install memory_profiler memory_profiler是利用python的装饰器工作的，...python代码详细的内存占用情况 通过上述两种工具guppy与memory_profiler可以很好地来监控python代码运行时的内存占用问题。
ax.plot(a, y) l = lines.pop(0) l.remove() 对于文本操作而言，以设置标题为例： at = ax.set_title('Test') at.remove() 会出现以下错误信息...单核对比 time kernprof -l plot.py real0m31.441s user1m22.964s sys0m1.092s Line # Hits Time Per...Hit % Time Line Contents ============================================================== 63...fontdict=dict(fontsize=FT)) 83 7 23429.0 3347.0 0.1 m.drawcoastlines() 通过性能分析结果可以看出...以下是优化后代码的执行结果： time kernprof -l plot_eff.py real0m14.141s user0m21.010s sys0m0.670s 相比于之前运行的31s，优化后的代码运行时间只有
节选自 《Python data science handbook》 获取帮助 $ pip install line_profiler获取帮助与文档 使用？...也可以将shell命令的结果传递给Python变量。如果需要将Python变量传递给shell，将变量用{}括起来即可。 In [4]: contents = !...运行代码 %lprun使用profiler逐行执行代码 %memit测试单条语句的内存使用情况 %mprun使用memory profiler逐行运行代码 后面四条命令需要安装line_profiler...逐行调试%lprun 先安装以下库 $ pip install line_profiler 然后载入line_profiler模块 %load_ext line_profiler 执行以下代码...加载库 %load_ext memory_profiler 运行命令%memit %memit sum_of_lists(1000000) 结果输出为：peak memory: 100.08
我作为一名编写Ruby profiler的先驱，我想对现有的Ruby和Python profiler如何工作进行一次调查。 这也有助于回答很多人的问题：“你怎么写一个profiler？”...在这篇文章中可能会有一些错误（为了研究这篇文章，我阅读了14个不同的分析库的代码部分），请让我们开始吧！...samplingprofilers采用更加统计化的方法 – 他们每隔几毫秒记录程序的堆栈情况，然后报告结果。...python分析器 Name Kind How it works cProfile Tracing PyEval_SetProfile line_profiler Tracing PyEval_SetTrace...代码： line_profiler 使用PyEval_SetTrace设置回调:看line_profiler.pyx的157行 cProfiles 使用PyEval_SetProfile设置回调：看_lsprof.c
GIL（Global Interpreter Lock）：Python解释器的全局解释器锁，限制同一时刻只能有一个线程执行Python字节码，因此在CPU密集型任务中，多线程并不能充分利用多核处理器。...在Python编程中，多线程是一种常用的并发编程方式，它可以有效地提高程序的执行效率，特别是在处理I/O密集型任务时。Python提供了threading模块，使得多线程编程变得相对简单。...import cProfiledef my_function(): # 要测试的代码# 运行性能分析cProfile.run("my_function()")使用第三方工具：一些第三方工具，如line_profiler...、memory_profiler等，可以提供更详细的性能分析信息，帮助发现性能瓶颈。...# 安装line_profilerpip install line_profiler# 使用line_profiler进行性能分析kernprof -l script.pypython -m line_profiler
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