背景：

Python是一种解释性的语言，执行速度相比C、C++等语言十分缓慢；因此我们需要在其它地方上下功夫来提高代码的执行速度。

首先需要对代码进行分析，这个时候则需要用一些工具。

这里介绍cProfile：

全代码分析：

命令行:

cProfile -s tottime your_program.py

结果如下：

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 66 0.001 0.000 11.850 0.180 base.py:228(micro_service) 66 0.003 0.000 11.849 0.180 tools.py:557(micro_service) 1056 0.001 0.000 11.073 0.010 connection.py:463(drain_events) 1056 0.015 0.000 11.072 0.010 connection.py:466(blocking_read) 1056 0.008 0.000 10.920 0.010 transport.py:233(read_frame) 3168 0.014 0.000 10.908 0.003 transport.py:370(_read) 3168 10.892 0.003 10.892 0.003 {method 'recv' of '_socket.socket' objects} 66 0.001 0.000 9.814 0.149 rpc.py:350(__call__) 66 0.001 0.000 8.395 0.127 rpc.py:329(result)

块分析:

上面属于文件分析,但是我们可能只对部分代码感兴趣，那么只需要在这部分代码的前后加上下面这两段代码即可：

import cProfilecp = cProfile.Profile()cp.enable()YOUR CODEcp.disable()cp.print_stats()

结果与全代码分析的类似，但是只包含你感兴趣的部分。

行分析:

行分析需要安装line_profiler：

pip install line_profiler
@profiledef class_name() pass

然后在命令行输入：

kernprof -l -v your_code.py-l 逐行分析-v 立即查看结果

示例：

from cProfile import Profile as profile from pstats import Stats def (): p = profile() p.snapshot_stats() p.enable() p.disable() p.print_stats(2) # 按照调用累加总耗时累加排序，即将最耗时的函数最优先 p.dump_stats("call.log")

关于profile和cProfile的更多链接，请点击：

https://docs.python.org/3/library/profile.html?spm=5176.100239.0.0.qa5fU5

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。