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?
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
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')
其他回答
python wiki是一个用于分析资源的绝佳页面:http://wiki.python.org/moin/PythonSpeed/PerformanceTips#Profiling_Code
python文档也是如此:http://docs.python.org/library/profile.html
如Chris Lawlor所示,cProfile是一个很棒的工具,可以很容易地打印到屏幕上:
python -m cProfile -s time mine.py <args>
或存档:
python -m cProfile -o output.file mine.py <args>
PS>如果您使用的是Ubuntu,请确保安装python配置文件
apt-get install python-profiler
如果输出到文件,可以使用以下工具获得良好的可视化效果
PyCallGraph:创建调用图图像的工具安装:
pip install pycallgraph
run:
pycallgraph mine.py args
视图:
gimp pycallgraph.png
你可以使用任何你喜欢的方式来查看png文件,我使用了gimp不幸的是,我经常
dot:graph对于cairo渲染器位图太大。缩放0.257079以适合
这使我的图像变得难以使用。所以我通常创建svg文件:
pycallgraph -f svg -o pycallgraph.svg mine.py <args>
PS>确保安装graphviz(提供点程序):
pip install graphviz
使用gprof2dot通过@maxy/@quodlibetor绘制替代图形:
pip install gprof2dot
python -m cProfile -o profile.pstats mine.py
gprof2dot -f pstats profile.pstats | dot -Tsvg -o mine.svg
pprofile文件
line_profiler(此处已介绍)也启发了pprofile,其描述如下:
行粒度、线程感知确定性和统计纯python剖面仪
它提供了line_profiler的行粒度,是纯Python,可以用作独立命令或模块,甚至可以生成callgrind格式的文件,这些文件可以很容易地使用[k|q]cachegrind进行分析。
vprof公司
还有vprof,一个Python包,描述如下:
[…]为各种Python程序特性(如运行时间和内存使用)提供丰富的交互式可视化。
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
只有终端(也是最简单的)解决方案,以防所有这些花哨的UI无法安装或运行:完全忽略cProfile并将其替换为pyinstrument,它将在执行后立即收集并显示调用树。
安装:
$ pip install pyinstrument
配置文件和显示结果:
$ python -m pyinstrument ./prog.py
适用于蟒蛇2和3。
[编辑]这里可以找到API的文档,用于分析代码的一部分。
不久前,我制作了pycallgraph,它从您的Python代码生成可视化。编辑:我已经将示例更新为使用3.3,这是本文撰写时的最新版本。
在pip安装pycallgraph并安装GraphViz之后,您可以从命令行运行它:
pycallgraph graphviz -- ./mypythonscript.py
或者,您可以分析代码的特定部分:
from pycallgraph import PyCallGraph
from pycallgraph.output import GraphvizOutput
with PyCallGraph(output=GraphvizOutput()):
code_to_profile()
其中任何一个都将生成类似下图的pycallgraph.png文件: