Python性能分析

%prun -l 7 -s   cumulative   function（）

一.基本性能分析

1.cProfile模块，输出结果按函数名排序.

cProfile记录的是各函数调用的起始和结束时间，并依次计算总时间

python -m cProfile XX.py

-s指定排序规则：

python -m cProfile -s cumulative  xx.py

利用%run  -p 

%run -p -s cumulative xx.py

2.cProfile还可以分析任意代码块的内容

1）%prun  分析的是python语句，-l   +整数  是指定输出几行的意思

%prun -l 7 -s   cumulative   function（）

二、逐行分析函数的性能

对一个或多个函数逐行性能分析，例如对add_and_sum进行分析

%lprun -f add_and_sum   add_and_sum(x,y)

通用语法是这样的：

%lprun -f func1 -f func2 statement_to_profile

通常，我会用%prun(cProfile)做宏观的性能分析，而用%lprun做微观的性能分析。在使用%lprun时，之所以必须显式指明待测试的函数名，是因为“跟踪”每一行代码的执行所需开销很大，对不感兴趣的函数跟踪会对结果造成显著影响。