python函數(shù)運行內存時間等性能檢測工具
python雖然是一門'慢語言',但是也有著比較多的性能檢測工具來幫助我們優(yōu)化程序的運行效率。
這里總結了五個比較好的python性能檢測工具,包括內存使用、運行時間、執(zhí)行次數(shù)等方面。
基礎測試函數(shù)
首先,來編寫一個基礎的python函數(shù)用于在后面的各種性能測試。
def?base_func():
????for?n?in?range(10000):
????????print('當前n的值是:{}'.format(n))
memory_profiler進程
memory_profiler是python的非標準庫,所以這里采用pip的方式進行安裝。它能夠監(jiān)視進程、了解內存使用等情況。
pip?install?memory_profiler
安裝好memory_profiler庫以后,直接使用注解的方式進行測試。
from?memory_profiler?import?profile
@profile
def?base_func1():
????for?n?in?range(10000):
????????print('當前n的值是:{}'.format(n))
base_func1()
#?Line?#????Mem?usage????Increment??Occurrences???Line?Contents
#?=============================================================
#?????28?????45.3?MiB?????45.3?MiB???????????1???@profile
#?????29?????????????????????????????????????????def?base_func():
#?????30?????45.3?MiB??????0.0?MiB???????10001???????for?n?in?range(10000):
#???? 31 ??? 45.3 MiB ?????0.0 MiB ????? 10000?????????? print('當前n的值是:{}'.format(n))
從返回的數(shù)據(jù)結果來看,執(zhí)行當前函數(shù)使用了45.3 MiB的內存。
timeit 時間使用情況
timeit是python的內置模塊,可以測試單元格的代碼運行時間,由于是內置模塊所以并不需要單獨安裝。
import?timeit
def?base_func2():
????for?n?in?range(10000):
????????print('當前n的值是:{}'.format(n))
res?=?timeit.timeit(base_func2,number=5)
print('當前的函數(shù)的運行時間是:{}'.format(res))
#?當前的函數(shù)的運行時間是:0.9675800999999993
根據(jù)上面函數(shù)的運行返回結果,函數(shù)的運行時間是0.96秒。
line_profiler行代碼檢測
如果在只需要檢測函數(shù)的局部運行時間的話就可以使用line_profiler了,它可以檢測出每行代碼的運行時間。
line_profiler是python的非標準庫,使用的使用pip的方式安裝一下。
pip?install?line_profiler
最簡便的使用方式直接將需要測試的函數(shù)加入即可。
def?base_func3():
????for?n?in?range(10000):
????????print('當前n的值是:{}'.format(n))
from?line_profiler?import?LineProfiler
lp?=?LineProfiler()
lp_wrap?=?lp(base_func3)
lp_wrap()
lp.print_stats()
#?Line?#??????Hits?????????Time??Per?Hit???%?Time??Line?Contents
#?==============================================================
#?????72???????????????????????????????????????????def?base_func3():
#?????73?????10001?????162738.0?????16.3??????4.8??????for?n?in?range(10000):
#???? 74 ??? 10000??? 3207772.0??? 320.8 ??? 95.2 ???????? print('當前n的值是:{}'.format(n))
從運行結果可以看出每行代碼的運行時間及比例,注意這里的時間單位是微妙。
heartrate可視化檢測
heartrate最值得推薦的是可以在網(wǎng)頁上面向檢測心率一樣檢測程序的執(zhí)行過程,同時,他還是非標準庫,使用pip的方式進行安裝。
pip?install?heartrate
import?heartrate
heartrate.trace(browser=True)
def?base_func4():
????for?n?in?range(10000):
????????print('當前n的值是:{}'.format(n))
運行以后,控制臺打印如下日志:
#??*?Serving?Flask?app?"heartrate.core"?(lazy?loading) #??*?Environment:?production #????WARNING:?This?is?a?development?server.?Do?not?use?it?in?a?production?deployment. #????Use?a?production?WSGI?server?instead. #??*?Debug?mode:?off
并且自動打開瀏覽器地址:http://127.0.0.1:9999

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