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
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')