cProfile Python性能分析工具使用详解

时间:2021-05-22

前言

Python自带了几个性能分析的模块:profile、cProfile和hotshot,使用方法基本都差不多,无非模块是纯Python还是用C写的。本文介绍cProfile。

例子

import timedef func1(): sum = 0 for i in range(1000000): sum += idef func2(): time.sleep(10)func1()func2()

运行

python -m cProfile del.py

运行结果

结果分析

执行了6个函数,总共花费了10.138s,按着运行函数名字排序为结果输出。

运行脚本

python -m cProfile -o del.out del.py

这里以模块方式直接保存profile结果,可以进一步分析输出结果,运行

python -c "import pstats; p=pstats.Stats('del.out'); p.print_stats()"

结果(随机)

可以设置排序方式,例如以花费时间多少排序

python -c "import pstats; p=pstats.Stats('del.out'); p.sort_stats('time').print_stats()"

sort_stats支持以下参数:

calls, cumulative, file, line, module, name, nfl, pcalls, stdname, time

pstats模块还支持交互式

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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