python 代码检查，实现行级代码优化
有时候运行一个python程序，它需要运行很长时间。你或许想提升该程序的运行效率。那该怎么做那？
首先需要你要找到该程序瓶颈在哪里~ 比如，哪个函数的运行花费时间比较长？ 哪个函数占用内存比较多，是否需要优化对内存的使用？ 哪个占用cpu时间比较长？ 等... 这些都需要考虑，python有几个库可以帮助你解决这些问题～ 废话不多说，切入主题。
首先写一段读取一个文件的python脚本:
touch c9.py
#!/usr/bin/env python
#Date: 2015/07/21
def read_file(fpath):
BLOCK_SIZE=1024
with open(fpath, 'rb') as fd:
block = fd.read(BLOCK_SIZE)
if block:
yield block
else:
return
def main():
for i in read_file('~/access.log')
print i
if __name__ == "__main__":
main()
然后，对该代码进行测试。
首先测试该代码运行时间：
它是一个外部的python测量。
real 表明了执行脚本花费的总时间。
user 表明了执行脚本花费在cpu的时间。
sys 表明了执行脚本花费在内核函数的时间。
因此， Real time和user＋sys相加的不同或许表明了时间花费在等待i/o或者是系统在忙于执行其他任务。
使用cProfile模块
如果想知道花费在每个函数和方法上的时间，以及他们被调用了多少次，你可以使用cProfile模块。
$ python -m cProfile -s cumulative + 要执行的python脚本 ( -s cumulative 它将通过累积花费在每个函数上的时间来排序)
你将看到花费在运行你的脚本总时间是比以前高的，这是我们测量每个函数执行时间的损失。
使用line_profile模块
line_profile 给出了在你代码美一行花费cpu时间。
首先需要安装line_profiler:
pip install line_profiler
接下来，你需要制定你想使用装饰器@profile评估哪个函数(你不需要把它import 到你的文件中) 
接下来测试该代码：
$ kernprof -l -v + 要执行的代码
-l 标识表明了逐行和-v标识表明详细输出。
使用memory_profile模块
memory_profile模块被用于在逐行的基础上，测量你代码的内存使用率。尽管如此，它可能使得你的代码运行的更慢。
首先安装memory_profiler
$pip install memory_profiler
也建议安装psutil包,使得memory_profile模块运行的更快。
$ pip install psutil
类似于line_profile的方式，使用装饰器@profile来标记哪个函数被跟踪。
$python -m memory_profiler + 要执行的代码文件
看上面的输出，注意内存使用率的单位是MiB,这代表的是兆字节(1MiB = 1.05MB).
使用guppy模块
使用guppy模块你可以跟踪每个类型在你代码中每个阶段(字符、元组、字典等等)有多少对象被创建。
安装guppy:
$ pip install guppy
然后将你的代码该改成如下：
#!/usr/bin/env python
from guppy import hpy
def read_file(fpath):
hp = hpy()
print "Heap at the beginning of the function\n", hp.heap()
BLOCK_SIZE = 1024
with open(fpath, 'rb') as fd:
while True:
block = fd.read(BLOCK_SIZE)
if block:
yield block
else:
print "Heap at the end of the function\n", hp.heap()
return
def main():
hp = hpy()
print "Heap at the beginning of the function\n", hp.heap()
for i in read_file('/Users/David/Applications/py/dt'):
#print i
pass
print "Heap at the end of the function\n", hp.heap()
if __name__ == "__main__":
main()
执行该代码：
$ python c9.py
通过数据结果，可以看出每个str、dict、function等对象被创建。
通过以上几个模块，可以更加清晰的了解python代码的执行过程以及对资源的占用情况。对代码优化有很大的帮助～～～