使用 cProfile 进行 Python 代码性能分析

介绍

Python 是一种高级动态语言，易于学习和使用，但是并不是在所有情况下都很快。当我们需要提高代码性能时，我们需要评估代码的性能并找到处理速度较慢的瓶颈。

Python 提供了多个内置措施来评估代码性能和执行时间。cProfile 是 Python 中的一个性能分析工具，可以提供详细的代码执行时间和函数调用次数统计信息。

用法

安装

cProfile 可以使用内置模块直接在 Python 中使用，无需安装其他软件。

指定代码分析

使用 cProfile 分析代码需要执行：

python -m cProfile myscript.py

这将分析 myscript.py 中的所有代码，并打印执行时间和函数调用次数。

分析输出

cProfile 分析输出将列出程序中的每个函数及其执行时间、调用次数和函数所占百分比。

输出通常包含以下列：

• ncalls: 函数被调用的次数。
• tottime: 指定函数在指定函数中所有调用的总时间（不包含子函数的运行时间）。
• percall: 每次函数调用的平均时间（计算为 tottime/ncalls）。
• cumtime: 指定函数及其所有子函数的总运行时间。
• percall: 每次函数及其所有子函数调用的平均时间（计算为 cumtime/ncalls）。
• filename: 文件名。
• lineno: 行号。
• function: 函数名称。

例如，以下是由 cProfile 输出的分析示例：

ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
  15    0.000    0.000    0.000    0.000 os.py:726(__del__)
   1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler
object}
   4    0.000    0.000    0.000    0.000 os.py:837(__getattr__)
   5    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method marshal.loads}
   1    0.000    0.000    0.000    0.000 profileexample.py:1(<module>)
  10    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method __new__ of type obj
ect at 0x55b61ce8f8a0}

结论

使用 cProfile 可以轻松检查 Python 代码的性能瓶颈，以及哪些函数是执行时间最多的。通过查看 ncalls、tottime 和 cumtime 等指标，我们可以知道如何优化代码并提高性能。