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