Project Euler和其他编码竞赛通常有最长的运行时间,或者人们吹嘘他们的特定解决方案运行速度有多快。对于Python,有时方法有些笨拙——即向__main__添加计时代码。

描述Python程序运行时间的好方法是什么?


当前回答

我发现,如果您不想使用命令行选项,该功能快速且易于使用。

要使用,只需在要分析的每个函数上方添加@profile。

def profile(fnc):
    """
    Profiles any function in following class just by adding @profile above function
    """
    import cProfile, pstats, io
    def inner (*args, **kwargs):
        pr = cProfile.Profile()
        pr.enable()
        retval = fnc (*args, **kwargs)
        pr.disable()
        s = io.StringIO()
        sortby = 'cumulative'   #Ordered
        ps = pstats.Stats(pr,stream=s).strip_dirs().sort_stats(sortby)
        n=10                    #reduced the list to be monitored
        ps.print_stats(n)
        #ps.dump_stats("profile.prof")
        print(s.getvalue())
        return retval
    return inner 

每个函数的输出如下

   Ordered by: cumulative time
   List reduced from 38 to 10 due to restriction <10>

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    0.002    0.002 3151212474.py:37(get_pdf_page_count)
        1    0.000    0.000    0.002    0.002 fitz.py:3604(__init__)
        1    0.001    0.001    0.001    0.001 {built-in method fitz._fitz.new_Document}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 fitz.py:5207(__del__)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method fitz._fitz.delete_Document}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 fitz.py:4816(init_doc)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 fitz.py:5197(_reset_page_refs)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 fitz.py:4821(<listcomp>)
       11    0.000    0.000    0.000    0.000 fitz.py:4054(_getMetadata)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 weakref.py:241(values)

其他回答

值得指出的是,使用探查器仅在主线程上有效(默认情况下),如果使用它们,您将无法从其他线程获得任何信息。这可能有点棘手,因为探查器文档中完全没有提到它。

如果您还想评测线程,那么您需要查看文档中的threading.setprofile()函数。

您也可以创建自己的线程.Thread子类:

class ProfiledThread(threading.Thread):
    # Overrides threading.Thread.run()
    def run(self):
        profiler = cProfile.Profile()
        try:
            return profiler.runcall(threading.Thread.run, self)
        finally:
            profiler.dump_stats('myprofile-%d.profile' % (self.ident,))

并使用ProfiledThread类而不是标准类。它可能会给你更多的灵活性,但我不确定它是否值得,特别是如果你使用的是不使用你的类的第三方代码。

我发现cprofiler和其他资源更多地用于优化目的,而不是调试。

我制作了自己的测试模块,用于简单的python脚本速度测试。(在我的例子中,使用ScriptProfilerPy测试了1K+行py文件,并在几分钟内将代码速度提高了10倍。

模块ScriptProfilerPy()将运行代码,并向其添加时间戳。我把模块放在这里:https://github.com/Lucas-BLP/ScriptProfilerPy

Use:

from speed_testpy import ScriptProfilerPy

ScriptProfilerPy("path_to_your_script_to_test.py").Profiler()

输出:

想知道python脚本到底在做什么吗?输入检查外壳。Inspect Shell允许您打印/更改全局并运行函数,而不中断正在运行的脚本。现在有了自动完成和命令历史记录(仅在linux上)。Inspect Shell不是pdb样式的调试器。

https://github.com/amoffat/Inspect-Shell

你可以用它(还有你的手表)。

当我不是服务器的根用户时,我使用lsprofcalltree.py并像这样运行我的程序:

python lsprofcalltree.py -o callgrind.1 test.py

然后我可以用任何callgrind兼容的软件打开报告,比如qcachegrind

@Maxy对这个答案的评论对我帮助很大,我认为它应该得到自己的答案:我已经有了cProfile生成的.pstats文件,我不想用pycallgraph重新运行这些文件,所以我使用了gprof2dot,得到了很好的svgs:

$ sudo apt-get install graphviz
$ git clone https://github.com/jrfonseca/gprof2dot
$ ln -s "$PWD"/gprof2dot/gprof2dot.py ~/bin
$ cd $PROJECT_DIR
$ gprof2dot.py -f pstats profile.pstats | dot -Tsvg -o callgraph.svg

还有BLAM!

它使用点(与pycallgraph使用的相同),因此输出看起来类似。我觉得gprof2dot丢失的信息更少: