3 个常用的 Python 性能分析工具及其使用方法

以下是几个常用的性能分析工具及其使用方法和常用命令：

1. cProfile

cProfile 是 Python 标准库中的性能分析工具，可以用来统计函数的运行时间和调用次数。

使用方法：

在命令行中使用以下命令：

python -m cProfile my_script.py

其中，my_script.py是你要运行的 Python 脚本。

常用命令：

• -s：指定排序方式，如-s cumulative按累计运行时间排序。

• -o：将分析结果保存到文件中，如-o output.prof。

• -m：限制显示的函数数量，如-m 10只显示前 10 个函数。

2. line_profiler

line_profiler 可以分析每行代码的执行时间。

安装：

pip install line_profiler

使用方法：

在代码中使用装饰器@profile，然后运行你的代码。

from line_profiler import LineProfiler
profiler = LineProfiler()profiler.add_function(my_function)profiler.enable()# 运行你的代码profiler.disable()profiler.print_stats()

常用命令：

无特定的命令，但可以使用@profile装饰器来指定需要分析的函数。

3. memory_profiler

memory_profiler 用于分析 Python 程序的内存使用情况。

安装：

pip install memory_profiler

使用方法：

在代码中使用装饰器@profile，然后运行你的代码。

from memory_profiler import profile
@profiledef my_function():    # 运行你的代码

常用命令：

无特定的命令，但可以使用@profile装饰器来指定需要分析的函数。

这些工具都提供了简单而强大的性能分析功能，可以帮助你找出代码中的性能问题和内存泄漏。

作者：卡白

链接：https://juejin.cn/post/7374380071531380774