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这篇文章主要介绍“如何剖析Python代码的执行性能”，在日常操作中，相信很多人在如何剖析Python代码的执行性能问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”如何剖析Python代码的执行性能”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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剖析代码性能可以使用Python标准库中的cProfile和pstats模块，cProfile的run函数可以执行代码并收集统计信息，创建出Stats对象并打印简单的剖析报告。Stats是pstats模块中的类，它是一个统计对象。当然，也可以使用三方工具line_profiler和memory_profiler来剖析每一行代码耗费的时间和内存，这两个三方工具都会用非常友好的方式输出剖析结构。如果使用PyCharm，可以利用“Run”菜单的“Profile”菜单项对代码进行性能分析，PyCharm中可以用表格或者调用图（Call Graph）的方式来显示性能剖析的结果。
下面是使用cProfile剖析代码性能的例子。
example.py
import cProfile
def is_prime(num):
for factor in range(2, int(num ** 0.5) + 1):
if num % factor == 0:
return False
return True
class PrimeIter:
def __init__(self, total):
self.counter = 0
self.current = 1
self.total = total
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
if self.counter < self.total:
self.current += 1
while not is_prime(self.current):
self.current += 1
self.counter += 1
return self.current
raise StopIteration()
cProfile.run('list(PrimeIter(10000))')如果使用line_profiler三方工具，可以直接剖析is_prime函数每行代码的性能，需要给is_prime函数添加一个profiler装饰器，代码如下所示。
@profiler def is_prime(num): for factor in range(2, int(num ** 0.5) + 1): if num % factor == 0: return False return True
安装line_profiler。
pip install line_profiler
使用line_profiler。
kernprof -lv example.py
运行结果如下所示。
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents ============================================================== 1 @profile 2 def is_prime(num): 3 86624 48420.0 0.6 50.5 for factor in range(2, int(num ** 0.5) + 1): 4 85624 44000.0 0.5 45.9 if num % factor == 0: 5 6918 3080.0 0.4 3.2 return False 6 1000 430.0 0.4 0.4 return True
到此，关于“如何剖析Python代码的执行性能”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
