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 osdef a():    sum = 0    for i in range(1, 10001):        sum += i    return sumdef b():    sum = 0    for i in range(1, 100):        sum += a()    return sumprint 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.py4950495000         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 osdef a():    sum = 0    for i in range(1, 10001):        sum += i    return sumdef b():    sum = 0    for i in range(1, 100):        sum += a()    return sumprint b()import cProfile#cProfile.run("b()")cProfile.run("b()", "result")import pstatspstats.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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