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

找到所有时间去向的最简单快捷的方法。

1. pip install snakeviz

2. python -m cProfile -o temp.dat <PROGRAM>.py

3. snakeviz temp.dat

在浏览器中绘制饼图。最大的部分是问题函数。非常简单。

其他回答

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。

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)。

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。

获取IPython笔记本上的快速配置文件统计信息。人们可以将line_profiler和memory_profile直接嵌入到笔记本中。

另一个有用的包是Pympler。它是一个强大的评测包,能够跟踪类、对象、函数、内存泄漏等。

了解了!

!pip install line_profiler
!pip install memory_profiler
!pip install pympler

加载它!

%load_ext line_profiler
%load_ext memory_profiler

使用它!


%时间

%time print('Outputs CPU time,Wall Clock time') 
#CPU times: user 2 µs, sys: 0 ns, total: 2 µs Wall time: 5.96 µs

给予:

CPU时间:CPU级执行时间systimes:系统级执行时间总计:CPU时间+系统时间墙上时间:墙上时钟时间


%计时

%timeit -r 7 -n 1000 print('Outputs execution time of the snippet') 
#1000 loops, best of 7: 7.46 ns per loop

给出给定循环次数(n)中的最佳运行次数(r)。输出系统缓存的详细信息:当代码片段被多次执行时,系统会缓存一些操作并不再执行,这可能会影响概要文件报告的准确性。


%普鲁士人

%prun -s cumulative 'Code to profile' 

给予:

函数调用数(ncall)每个函数调用有个条目(不同)每次呼叫所用时间(百分比)到函数调用为止的时间(cumtime)调用的函数/模块的名称等。。。


%记忆,记忆

%memit 'Code to profile'
#peak memory: 199.45 MiB, increment: 0.00 MiB

给予:

内存使用情况


%低压运行

#Example function
def fun():
  for i in range(10):
    print(i)

#Usage: %lprun <name_of_the_function> function
%lprun -f fun fun()

给予:

按行统计


系统大小

sys.getsizeof('code to profile')
# 64 bytes

返回对象的大小(以字节为单位)。


来自pympler的asizeof()

from pympler import asizeof
obj = [1,2,("hey","ha"),3]
print(asizeof.asizeof(obj,stats=4))

pympler.asizeof可用于调查某些Python对象消耗多少内存。与sys.getsizeof不同,asizeof递归地调整对象大小


来自pympler的跟踪器

from pympler import tracker
tr = tracker.SummaryTracker()
def fun():
  li = [1,2,3]
  di = {"ha":"haha","duh":"Umm"}
fun()
tr.print_diff()

跟踪函数的生存期。

Pympler包包含大量用于评测代码的高实用函数。这里无法涵盖所有这些。有关详细的概要文件实现,请参阅随附的文档。

Pympler文档

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')