Python之代码性能分析工具（时间+内存）
0 背景
在运行复杂的Python程序时，执行时间会很长，这时也许想提高程序的执行效率。但该怎么做呢？首先，要有个工具能够检测代码中的瓶颈，例如，找到哪一部分执行时间比较长。接着，就针对这一部分进行优化。同时，还需要控制内存和CPU的使用，这样可以在另一方面优化代码。本文主要介绍两种最常用的监控工具。
1. 时间分析
line_profiler模块可以给出执行每行代码所需占用的CPU时间，首先，安装该模块：
$ pip install line_profiler使用方法是导入相关模块，并定义一个装饰器，如下所示
import random
from line_profiler import LineProfiler
from functools import wraps
#查询接口中每行代码执行的时间
def func_line_time(f):
@wraps(f)
def decorator(*args, **kwargs):
func_return = f(*args, **kwargs)
lp = LineProfiler()
lp_wrap = lp(f)
lp_wrap(*args, **kwargs)
lp.print_stats()
return func_return
return decorator
@func_line_time
# 定义一个测试函数
def random_sort2(n):
l = [random.random() for i in range(n)]
l.sort()
return l
if __name__ == "__main__":
random_sort2(2000000)输出如下所示，各参数含义为
- Total Time：测试代码的总运行时间
- Line:代码行号
- Hits：表示每行代码运行的次数
- Time：每行代码运行的总时间
- Per Hits：每行代码运行一次的时间
- % Time：每行代码运行时间的百分比
网上大多数方法是下边：
1.在需要测试的函数前添加装饰器 @profile
2.启动程序 $kernprof -l -v test.py
这种方法无法正常运行原来的脚本，如果不用kernprof指令运行脚本时，还需注释掉@profile语句，不太方便，因此建议使用这里推荐的装饰器的方法。
2. 内存分析
memory_profiler模块用来基于逐行测量代码的内存使用，安装方法如下：
pip install memory_profiler psutilmemory_profiler需要使用@profile装饰器来标识需要追踪的函数（即在函数前边加入@profile），就是上边一节后边提到的方法
# 前边内容省略
@profile
# 定义一个测试函数
def random_sort2(n):
l = [random.random() for i in range(n)]
l.sort()
return l
# 后边内容省略接着，输入：
$ python -m memory_profiler test.py输出内存使用结果
从结果可以看出，内存使用是以MiB为单位衡量的，表示的mebibyte（1MiB = 1.05MB）。