Python性能分析器Profile

在使用python进行开发的过程中，有时候我们需要对Python程序的执行性能进行分析，此时我们就需要用到Python的性能分析工具，这里我就简单说说Python中的profile和pstats库。

下面是一个测试程序

import os
def a():
sum = 0
for i in range(1, 10001):
sum += i
return sum
def b():
sum = 0
for i in range(1, 100):
sum += a()
return sum
print b()

此时我们可以使用下面的命令来查看分析结果

python -m cProfile test.py

运行结果如下：

$ python -m cProfile test.py
4950495000
202 function calls in 0.040 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 0.040 0.040 test.py:1(<module>)
99 0.035 0.000 0.040 0.000 test.py:3(a)
1 0.000 0.000 0.040 0.040 test.py:9(b)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
100 0.005 0.000 0.005 0.000 {range}

其中：

tottime 是函数本身不包括它调用其它函数使用的时间

cumtime 是函数本身包括它调用其它函数使用的时间

也可以使用下面的命令把结果保存在一个文件里

python -m cProfile -o result test.py

然后使用pstats来格式化显示结果

python -c "import pstats; pstats.Stats('result').sort_stats(-1).print_stats()"
Thu Aug 11 13:20:20 2016 result
202 function calls in 0.037 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 0.037 0.037 test.py:1(<module>)
99 0.032 0.000 0.036 0.000 test.py:3(a)
1 0.000 0.000 0.037 0.037 test.py:9(b)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
100 0.004 0.000 0.004 0.000 {range}

另外，我们也可以在代码里直接嵌入代码来使用cProfile和pstats模块，这样在程序退出时就会自动生成分析结果并打印，如下：

import os
def a():
sum = 0
for i in range(1, 10001):
sum += i
return sum
def b():
sum = 0
for i in range(1, 100):
sum += a()
return sum
print b()
import cProfile
#cProfile.run("b()")
cProfile.run("b()", "result")
import pstats
pstats.Stats('result').sort_stats(-1).print_stats()

此时运行上面的程序就只要使用下面的命令

python test.py

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