python代码性能分析

基准测试可以发现程序变慢了，那么是因为什么原因导致性能变慢的，需要进一步做代码性能分析。python同样提供了性能分析工具。

cProfile

cProfile是python默认的性能分析器，他只测量CPU时间，并不关心内存消耗和其他与内存相关联的信息。

from time import sleep
import randomdef random_list(start, end, length):"""生成随机列表:param start: 随机开始数:param end: 随机结束数:param length: 列表长度"""data_list = []for i in range(length):data_list.append(random.randint(start, end))return data_listdef bubble_sort(arr):"""冒泡排序: 对列表进行排序:param arr 列表"""n = len(arr)sleep(1)for i in range(n):for j in range(0, n - i - 1):if arr[j] > arr[j + 1]:arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]return arrif __name__ == '__main__':get_data_list = random_list(1, 99, 10)import cProfilecProfile.run('bubble_sort({})'.format(get_data_list))

继续使用上一篇文章中的例子，引用cProfile模块，run()方法参数说明。

run(statement, filename=None, sort=-1)

statement: 需要测试的代码或者函数（函数名）
fielname: 结果保存的位置，默认为stdout
sort: 结果排序方法，常用的有cumtime: 累积时间， name: 函数名， line: 行号

为了使结果统计出耗时部分，我们加了sleep，结果如下：

❯ python demo.py6 function calls in 1.004 secondsOrdered by: standard namencalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)1    0.000    0.000    1.004    1.004 <string>:1(<module>)1    0.000    0.000    1.004    1.004 demo.py:19(bubble_sort)1    0.000    0.000    1.004    1.004 {built-in method builtins.exec}1    0.000    0.000    0.000    0.000 {built-in method builtins.len}1    1.004    1.004    1.004    1.004 {built-in method time.sleep}1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}

6 function calls in 1.004 seconds 6个函数调用被监控，耗时1.004秒。
ncalls 函数被调用的次数。如果这一列有两个值，就表示有递归调用，第二个值是原生调用次数，第一个值是总调用次数。
tottime 函数内部消耗的总时间。（可以帮助优化）
percall 是tottime除以ncalls，一个函数每次调用平均消耗时间。
cumtime 之前所有子函数消费时间的累计和。
filename:lineno(function) 被分析函数所在文件名、行号、函数名。

line_profiler

line_profiler 可以提供有关时间是如何在各行之间分配的信息，直白一点就是给出程序每行的耗时，在无法确定哪行语句最浪费时间，这很有用。

line_profiler是一个第三方模块，需要安装。

https://github.com/pyutils/line_profiler

from time import sleep
import randomdef random_list(start, end, length):"""生成随机列表:param start: 随机开始数:param end: 随机结束数:param length: 列表长度"""data_list = []for i in range(length):data_list.append(random.randint(start, end))return data_list@profile
def bubble_sort(arr):"""冒泡排序: 对列表进行排序:param arr 列表"""n = len(arr)sleep(1)for i in range(n):for j in range(0, n - i - 1):if arr[j] > arr[j + 1]:arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]return arrif __name__ == '__main__':get_data_list = random_list(1, 99, 10)bubble_sort(get_data_list)

给需要监控的函数加上@profile 装饰器。通过kernprof命令运行文件（安装完line_profiler生成的命令）。

参数说明：

-l：以使用函数line_profiler
-v：以立即将结果打印到屏幕

运行结果：

kernprof -l -v demo.py
Wrote profile results to demo.py.lprof
Timer unit: 1e-06 sTotal time: 1.00416 s
File: demo.py
Function: bubble_sort at line 18Line #      Hits         Time  Per Hit   % Time  Line Contents
==============================================================18                                           @profile19                                           def bubble_sort(arr):20                                               """21                                               冒泡排序: 对列表进行排序22                                               :param arr 列表23                                               """24         1          8.0      8.0      0.0      n = len(arr)25         1    1004030.0 1004030.0    100.0      sleep(1)26        11         15.0      1.4      0.0      for i in range(n):27        55         44.0      0.8      0.0          for j in range(0, n - i - 1):28        45         41.0      0.9      0.0              if arr[j] > arr[j + 1]:29        20         21.0      1.1      0.0                  arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]30         1          1.0      1.0      0.0      return arr

输出非常直观，分成了6列。