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我使用cprofile来分析一个python程序。最耗时的部分原来是Posix.waitid。我可以做些什么来提高代码性能?有关我的个人资料结果的一行内容,请参见下面的屏幕截图 推荐答案 subprocess.call花费时间posix.waitpid 当您使用subprocess.call(other_process)时,它会启动另一个进程并等待其完成。如果另一个进程执行大量工
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我正在努力弄清楚如何分析一个简单的多进程 python 脚本 导入多处理导入 cProfile进口时间def 工人(人数):时间.sleep(3)打印'工人:',数字如果 __name__ == '__main__':对于范围内的 i (5):p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))cProfile.run('p.start()'
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我花了很多时间试图理解为什么在 Mac OS X 上使用 Tk 加载 PySimpleGUI 需要这么多时间. 更具体地说: window.refresh() 需要9 秒来完成我的(非常简单的)完整 UI.我为调查减少了它,所以现在需要 3 秒. 这种情况发生大约 1/7 次,而其他时候通常很短.Windows 上的同一应用程序未显示此问题. 简化的用户界面是这样的:
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我有一个脚本可以获取多个网页并解析信息. (一个例子可以在 http://bluedevilbooks 上看到.com/search/?DEPT=MATH&CLASS=103&SEC=01 ) 我在它上面运行了 cProfile,正如我所假设的,urlopen 占用了很多时间.有没有办法更快地获取页面?或者一次获取多个页面的方法?我会做最简单的事情,因为我是 Python 和 Web
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我用 确定了一些长时间运行的 pytest 测试 py.test --durations=10 我现在想用 line_profiler 或 cprofile 之类的东西来检测其中一个测试.我真的很想从测试本身获取配置文件数据,因为 pytest 设置或拆除很可能是缓慢的一部分. 然而,考虑到 line_profiler 或 cprofile 通常如何参与,我不清楚如何让它们与 pyte
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我正在分析 python 代码;为什么它会在用户空间花费更多时间? user@terminal$ time python main.py在 0.003 CPU 秒内调用 1964 个函数 Ordered by: 标准名称 ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)1 0.000 0.000 0.
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我有一个带有 @classmethod 的基类,它充当许多后代类中大量方法的装饰器. class BaseClass():@类方法def some_decorator(cls, method):@wraps(方法)definner_method(self, *args, **kwargs):# 做东西返回方法(self, *args, **kwargs)返回内部方法类子类(基类):@BaseCl
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我正在使用 cProfile 尝试分析我的代码: pr = cProfile.Profile()启用()my_func() # 我要分析的代码pr.disable()pr.print_stats() 但是结果太长,无法在Spyder终端完全显示出来(运行时间最长的函数调用看不到...).我也尝试使用 保存结果 cProfile.run('my_func()','profile_resul
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我正在使用 cProfile 和以下命令分析 python 脚本 main.py: python -m cProfile -s tottime main.py 我得到的输出是(只复制粘贴输出的第一行): 13.597 秒内 10184337 次函数调用(10181667 次原始调用)订购者:内部时间ncalls tottime percall cumtime percall filename
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而不是像这样只运行一次配置文件: import cProfiledef do_heavy_lifting():对于我在范围内(100):打印('你好')profiller = cProfile.Profile()profiller.enable()do_heavy_lifting()profiller.disable()profiller.print_stats(sort='time') 个人
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我正在尝试分析一个调用其他函数的函数.我按如下方式调用分析器: from mymodule import foo定义开始():# ...富()导入 cProfile 作为配置文件profile.run('start()', output_file)p = pstats.Stats(output_file)打印“名称:"打印 p.sort_stats('name')打印“所有统计数据:"p.pri
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我想使用 cProfile 在 Python 中分析一个函数的方法.我尝试了以下方法: 导入 cProfile 作为配置文件# 在类方法中...profile.run("self.myMethod()", "output_file") 但它不起作用.如何使用“run"调用 self.method? 解决方案 使用 profilehooks 装饰器 http://pypi.pyth
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比较一个纯 Python no-op 函数和一个用 @numba.jit 修饰的 no-op 函数,即: 导入numba@numba.njitdefboring_numba():经过def call_numba(x):对于范围(x)中的 t:无聊_numba()defboring_normal():经过def call_normal(x):对于范围(x)中的 t:无聊_正常() 如果我们用 %
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作为对我的问题的回答找到两个列表相同的基于1的位置我得到了使用C库itertools加快速度的提示. 要验证,我使用cProfile编写了以下测试代码: from itertools import takewhile, izip def match_iter(self, other): return sum(1 for x in takewhile(lambda x: x[0
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我正在尝试在python脚本上运行cProfile,我关心的只是运行所花费的总时间。有没有办法修改 python -m cProfile myscript.py 所以输出只是总时间? 解决方案 该答案假设您正在使用Unix终端。 我能想到的最快的方法是使用“>”运算符将结果重定向到文件中,然后用head读取文件,例如: python -m cProfi
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我正在使用cProfile来分析我的Python程序.根据此话题,我的印象是KCacheGrind可以解析并显示cProfile的输出. > 但是,当我要导入文件时,KCacheGrind只会在状态栏中显示“未知文件格式"错误,而坐在那里什么也不显示. 在我的分析统计信息与KCacheGrind兼容之前,我需要做些特别的事情吗? ... if profile: import
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我想提高Python脚本的性能,并一直使用cProfile生成性能报告: python -m cProfile -o chrX.prof ./bgchr.py ...args... 我用Python的pstats打开了这个chrX.prof文件,并打印了统计信息: Python 2.7 (r27:82500, Oct 5 2010, 00:24:22) [GCC 4.1.2 2
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我编写了一个使用multiprocessing的小python脚本(请参阅 https://stackoverflow.com/a/41875711/1878788 ).当我对其进行测试时,它会起作用: $ ./forkiter.py 0 1 2 3 4 sum of x+1: 15 sum of 2*x: 20 sum of x*x: 30 但是当我尝试使用cProfile对其进行概
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我一直在测试自己制作的缓存系统.其目的是加快Django Web应用程序的速度.它将所有内容存储在内存中.根据cProfile的说法,我测试中的大部分时间都花在QuerySet._clone()里面,这效率非常低(实际上,实现起来并不奇怪). 我对使用PyPy加快速度寄予厚望.我有一台64位计算机.但是,在安装了所有必需的库之后,事实证明PyPy编译的代码运行速度比常规Python代码慢
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我正在尝试使用Cython优化某些代码,但是 cProfile 没有提供足够的信息. 要做好概要分析,我应该创建许多子例程func2,func3,...,func40吗? 下面请注意,我在mycython.pyx中具有函数func1,但是它具有许多for循环和内部操作.但是cProfile不会告诉我这些循环的统计信息. 2009 function calls in 81
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