cProfile性能统计

步骤

1. 导入对应功能包

   import cProfile,pstats
   

2. 将性能检查代码嵌入指定区域

   #===========example========
   
   pr = cProfile.Profile()
   pr.enable()
   #---------enable和disable中间的代码片段会进行性能检测
   o_seq_view = CSequenceView(ctx)
   pr.disable()
   ps = pstats.Stats(pr)
   ps.sort_stats("cumulative")#将收集到的数据按"累计时间"从大到小排序。
   ps.print_stats(50)#仅打印排序后的top50个-输出至控制台
   

3. 输出信息中的关键列属性含义

   ncalls : 总调用次数
   cumtime: 累积时间
   percall(第二个):函数运行一次的平均时间。(包含了所有子函数运行时间) 
   

---

参考

The following are the valid string and SortKey:

SortKey代表可填入sort_stats方法中的排序枚举量

有效字符串参数	有效枚举参数	含义
'calls'	SortKey.CALLS	调用次数
'cumulative'	SortKey.CUMULATIVE	累积时间
'cumtime'	N/A	累积时间
'file'	N/A	文件名
'filename'	SortKey.FILENAME	文件名
'module'	N/A	文件名
'ncalls'	N/A	调用次数
'pcalls'	SortKey.PCALLS	原始调用计数
'line'	SortKey.LINE	行号
'name'	SortKey.NAME	函数名称
'nfl'	SortKey.NFL	名称/文件/行
'stdname'	SortKey.STDNAME	标准名称
'time'	SortKey.TIME	内部时间
'tottime'	N/A	内部时间The following are the valid string and SortKey:

---

可视化(需要结合文件输出操作)

#输出到文件中-可借助Stats类中的dump_stats方法
#==========example=========
pr = cProfile.Profile()
pr.enable()
#---your -logic--
pr.disable()
ps = pstats.Stats(pr)
ps.sort_stats("cumulative")
ps.print_stats(15)
ps.dump_stats("test.out")

还需要安装对应的可视化工具snakeviz,采用python的pip命令进行安装即可。

如何生成?

找到test.out的所在文件夹，执行命令snakeviz test.out即可。