gprof2dot_magic公司

gprof2dot的神奇函数，用于在JupyterLab或Jupyter Notebook中将任何Python语句作为DOT图进行评测。

GitHub回购：https://github.com/mattijn/gprof2dot_magic

安装

确保您有Python包gprof2dot_magic。

pip install gprof2dot_magic

它的依赖关系gprof2dot和graphviz也将被安装

用法

要启用magic函数，首先加载gprof2dot_magic模块

%load_ext gprof2dot_magic

然后将任何行语句配置为DOT图，如下所示：

%gprof2dot print('hello world')

Scalene是一个新的python分析器，它涵盖了许多用例，对性能的影响最小：

https://github.com/plasma-umass/scalene

它可以在非常精细的水平上评测CPU、GPU和内存利用率。它还特别支持多线程/并行化的python代码。

有很多很好的答案，但它们要么使用命令行，要么使用一些外部程序来分析和/或排序结果。

我真的错过了在IDE（eclipsePyDev）中使用而不接触命令行或安装任何东西的方法。所以就在这里。

无命令行分析

def count():
    from math import sqrt
    for x in range(10**5):
        sqrt(x)

if __name__ == '__main__':
    import cProfile, pstats
    cProfile.run("count()", "{}.profile".format(__file__))
    s = pstats.Stats("{}.profile".format(__file__))
    s.strip_dirs()
    s.sort_stats("time").print_stats(10)

有关更多信息，请参阅文档或其他答案。

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。

在Virtaal的源代码中，有一个非常有用的类和装饰器，它可以使分析（甚至对于特定的方法/函数）非常简单。然后可以在KCacheGrind中非常舒适地查看输出。

我最近创建了金枪鱼，用于可视化Python运行时和导入配置文件；这在这里可能会有所帮助。

使用安装

pip install tuna

创建运行时配置文件

python3 -m cProfile -o program.prof yourfile.py

或导入配置文件（需要Python 3.7+）

python3 -X importprofile yourfile.py 2> import.log

那就把金枪鱼放在档案里

tuna program.prof