分析python代码的接口性能, 用 cProfile和pstats模块
cProfile思路
1.使用cProfile模块生成脚本执行的统计信息文件
2.使用pstats格式化统计信息,并根据需要做排序分析处理
代码如下
1.写代码装饰器
def do_cprofile(filename):
“”"
性能分析装饰器定义
Decorator for function profiling.
“”"
def wrapper(func):
def profiled_func(*args, **kwargs):
profile = cProfile.Profile()
profile.enable() # 开始收集性能分析数据
result = func(*args, **kwargs)
profile.disable() # 停止收集性能分析数据
# Sort stat by internal time. # 需要调用pstats模块分析结果
ps = pstats.Stats(profile) # Stats类的构造器可以接受cProfile.Profile类型的参数,可以不用文件名称作为数据源
ps.dump_stats(filename) # 把当前性能分析的内容写入一个文件
return profiled_func
return wrapper
2.将装饰器添加到接口上面
3.写脚本,并执行脚本,查看耗时情况
import pstats
p=pstats.Stats(’/home’) # 具体代码生成目录
p.print_stats()
p.sort_stats(‘calls’).print_stats() # 根据调用次数排序
p.sort_stats(‘cumulative’).print_stats() # 根据调用总时间排序