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
一个很好的评测模块是line_profiler(使用kernprof.py脚本调用)。它可以在这里下载。
我的理解是,cProfile只提供每个函数花费的总时间的信息。因此,单独的代码行是不定时的。这是科学计算中的一个问题,因为通常一条线会花费很多时间。而且,我记得,cProfile没有抓住我在say numpy.dot上花费的时间。
其他回答
cProfile非常适合快速分析,但大多数时候它都以错误结束。函数runctx通过正确初始化环境和变量来解决这个问题,希望它对某些人有用:
import cProfile
cProfile.runctx('foo()', None, locals())
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。
一个很好的评测模块是line_profiler(使用kernprof.py脚本调用)。它可以在这里下载。
我的理解是,cProfile只提供每个函数花费的总时间的信息。因此,单独的代码行是不定时的。这是科学计算中的一个问题,因为通常一条线会花费很多时间。而且,我记得,cProfile没有抓住我在say numpy.dot上花费的时间。
还有一个叫做statprof的统计分析器。它是一个采样分析器,因此它为代码增加了最小的开销,并提供了基于行的(而不仅仅是基于函数的)计时。它更适合于游戏等软实时应用,但精度可能低于cProfile。
pypi中的版本有点旧,因此可以通过指定git存储库来使用pip安装:
pip install git+git://github.com/bos/statprof.py@1a33eba91899afe17a8b752c6dfdec6f05dd0c01
您可以这样运行:
import statprof
with statprof.profile():
my_questionable_function()
另请参见https://stackoverflow.com/a/10333592/320036
添加到https://stackoverflow.com/a/582337/1070617,
我编写了这个模块,允许您使用cProfile并轻松查看其输出。更多信息:https://github.com/ymichael/cprofilev
$ python -m cprofilev /your/python/program
# Go to http://localhost:4000 to view collected statistics.
另请参见:http://ymichael.com/2014/03/08/profiling-python-with-cprofile.html如何理解收集的统计数据。