如何测量python函数的速度 [英] How to measure the speed of a python function

问题描述

我通常作为竞争对手在 www.codefights.com 上编写代码(函数).所以速度是代码的重要组成部分之一.我如何测量python语言中某个代码的速度，无论它是lambda函数还是def函数.

解决方案

In 3 Step ;)

第 1 步:安装 line_profiler

pip install line_profiler

第 2 步:将 @profile 添加到您的代码中:

从时间导入睡眠@轮廓def so_slow(bar):睡觉(5)返回栏如果 __name__ == "__main__":so_slow(5)

第 3 步:测试您的代码:

kernprof -l -v your_code.py

结果

将配置文件结果写入 your_code.py.lprof计时单位:1e-06 s总时间:5.00283 秒文件:your_code.py功能:so_slow 在第 4 行Line # Hits Time Per Hit % 时间线内容==============================================================4 @个人资料5 def so_slow(bar):6 1 5002830 5002830.0 100.0 睡眠(5)7 1 2 2.0 0.0 返回棒

memory_profiler

您也可以使用 memory_profiler，安装它，添加配置文件并调用它:

pip install memory_profilerpython -m memory_profiler your_code.py

结果:

文件名:your_code.pyLine # Mem 使用增量行内容================================================4 21.289 MiB 0.000 MiB @profile5 def so_slow(bar):6 21.289 MiB 0.000 MiB 睡眠(5)7 21.289 MiB 0.000 MiB 返回栏

更新:

您可以使用

参考:分析 Python 性能的指南

I usually write codes(functions) on www.codefights.com as a competitor.So speed is one of the important part of the code . How can i measure the speed of a certain code in python language whether it is the lambda function or a def function .

解决方案

In 3 Step ;)

Step 1: install line_profiler

pip install line_profiler

Step 2: Add @profile to your code:

from time import sleep

@profile
def so_slow(bar):
    sleep(5)
    return bar

if __name__ == "__main__":
    so_slow(5)

Step 3: Test your code:

kernprof -l -v your_code.py

Result

Wrote profile results to your_code.py.lprof
Timer unit: 1e-06 s

Total time: 5.00283 s
File: your_code.py
Function: so_slow at line 4

Line #      Hits         Time  Per Hit   % Time  Line Contents
==============================================================
     4                                           @profile
     5                                           def so_slow(bar):
     6         1      5002830 5002830.0    100.0      sleep(5)
     7         1            2      2.0      0.0      return bar

memory_profiler

You can use memory_profiler too, Install it, add profile and call it:

pip install memory_profiler
python -m memory_profiler your_code.py

Result:

Filename: your_code.py

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
================================================
     4   21.289 MiB    0.000 MiB   @profile
     5                             def so_slow(bar):
     6   21.289 MiB    0.000 MiB       sleep(5)
     7   21.289 MiB    0.000 MiB       return bar

Update:

You can use objgraph to find memory leak or draw a graph of your code:

from time import sleep

import objgraph
x = [1]

objgraph.show_backrefs([x], filename='sample-backref-graph.png')

def so_slow(bar):
    sleep(5)
    return bar

if __name__ == "__main__":
    so_slow(5)

Result:

Reference : A guide to analyzing Python performance

这篇关于如何测量python函数的速度的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！