如何分析 Python 脚本？

Question

Project Euler和其他编码竞赛通常有最长的运行时间，或者人们吹嘘他们的特定解决方案运行速度有多快。使用 Python，有时这些方法有些笨拙 - 即，将计时代码添加到__main__.

什么是分析 Python 程序运行时间的好方法？

Answer 1

Python 包含一个名为cProfile的分析器。它不仅给出了总运行时间，而且还分别计算了每个函数的时间，并告诉你每个函数被调用了多少次，从而很容易确定你应该在哪里进行优化。

您可以从代码中或从解释器中调用它，如下所示：

import cProfile
cProfile.run('foo()')

更有用的是，您可以在运行脚本时调用 cProfile：

python -m cProfile myscript.py

为了使它更容易，我制作了一个名为“profile.bat”的小批处理文件：

python -m cProfile %1

所以我所要做的就是运行：

profile euler048.py

我明白了：

1007 function calls in 0.061 CPU seconds

Ordered by: standard name
ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
    1    0.000    0.000    0.061    0.061 <string>:1(<module>)
 1000    0.051    0.000    0.051    0.000 euler048.py:2(<lambda>)
    1    0.005    0.005    0.061    0.061 euler048.py:2(<module>)
    1    0.000    0.000    0.061    0.061 {execfile}
    1    0.002    0.002    0.053    0.053 {map}
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler objects}
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 {range}
    1    0.003    0.003    0.003    0.003 {sum}