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
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)。
其他回答
根据乔·肖(Joe Shaw)关于多线程代码无法按预期工作的回答,我认为cProfile中的runcall方法只是围绕着已配置的函数调用执行self.enable()和self.disable()调用,因此您可以简单地自己执行,并在对现有代码的干扰最小的情况下使用任何代码。
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。
在研究这个主题时,我遇到了一个叫做SnakeViz的便捷工具。SnakeViz是一个基于web的评测可视化工具。它非常容易安装和使用。我通常使用的方法是用%prun生成一个stat文件,然后在SnakeViz中进行分析。
所使用的主要viz技术是下图所示的Sunburst图表,其中函数调用的层次结构被安排为弧和时间信息的层,以其角度宽度编码。
最好的是你可以与图表互动。例如,要放大,可以单击一个弧,弧及其后代将被放大为新的阳光,以显示更多细节。
cProfile非常适合于分析,而kcachegrind非常适合于可视化结果。中间的pyprov2calltree处理文件转换。
python -m cProfile -o script.profile script.py
pyprof2calltree -i script.profile -o script.calltree
kcachegrind script.calltree
所需的系统包:
kcachegrind(Linux)、qcachegrind(MacOs)
Ubuntu上的设置:
apt-get install kcachegrind
pip install pyprof2calltree
结果:
@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: