如何分析Python脚本？

项目欧拉和其他编码竞赛通常有最长的运行时间或人们吹嘘他们的特定解决方案运行的速度.使用python,有时候这些方法有点像kludgey - 即添加时间码__main__.

分析python程序运行多长时间的好方法是什么？

Python包含一个名为cProfile的探查器.它不仅给出了总运行时间,还给出了每个函数的单独时间,并告诉您每个函数被调用了多少次,这样可以很容易地确定应该在哪里进行优化.

您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,您可以在运行脚本时调用cProfile:

python -m cProfile myscript.py

为了使它更容易,我制作了一个名为'profile.bat'的小批处理文件:

python -m cProfile %1

所以我要做的就是运行:

profile euler048.py

我得到了这个:

1007 function calls in 0.061 CPU seconds

Ordered by: standard name
ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
    1    0.000    0.000    0.061    0.061 :1()
 1000    0.051    0.000    0.051    0.000 euler048.py:2()
    1    0.005    0.005    0.061    0.061 euler048.py:2()
    1    0.000    0.000    0.061    0.061 {execfile}
    1    0.002    0.002    0.053    0.053 {map}
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler objects}
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 {range}
    1    0.003    0.003    0.003    0.003 {sum}

编辑:更新了PyCon 2013的视频资源链接,名为 Python Profiling,
也是通过YouTube.

---

对结果进行排序也很有用,可以通过-s开关来完成,例如:' - time'.您可以使用累积/名称/时间/文件排序选项.

---

用于可视化cProfile转储(由`python -m cProfile -o

可爱的天使keven_464

这个屌丝很懒，什么也没留下！

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