


Wie kann ich ein Profil meines Python-Skripts erstellen, um Leistungsengpässe zu finden?
Profilierung von Python-Skripten mit cProfile
Frage:
Die Optimierung von Python-Code kann eine Herausforderung sein. Wie können Sie die Ausführungszeit eines Python-Skripts profilieren, um Engpässe zu identifizieren?
Antwort:
Python ist mit einem leistungsstarken Profiler namens cProfile ausgestattet. Es bietet einen umfassenden Überblick über die Ausführungszeiten, einschließlich:
- Gesamtlaufzeit
- In jeder Funktion verbrachte Zeit
- Häufigkeit von Funktionsaufrufen
Verwenden von cProfile:
cProfile kann aufgerufen werden mehrere Möglichkeiten:
- Aus Ihrem Code heraus:
import cProfile cProfile.run('foo()')
- Aus dem Interpreter:
python -m cProfile myscript.py
- Während des Laufens a Modul:
python -m cProfile -m mymodule
Benutzerdefinierte Batchdatei:
Um den Prozess zu vereinfachen, können Sie eine Batchdatei mit dem Namen „profile.bat“ erstellen. :
python -m cProfile %1
Dann führen Sie einfach Ihr Skript mit der Datei aus (ersetzen Sie euler048.py durch Ihre Skript):
profile euler048.py
Ausgabe:
cProfile generiert eine detaillierte Ausgabe mit Informationen wie:
- Gesamtzahl der Funktionsaufrufe
- CPU-Zeit
- Kumulative Zeit
- Dateiname und Zeile Anzahl jeder Funktion
Zusätzliche Ressourcen:
- [Python Profiling Tutorial auf der PyCon 2013](https://www.youtube.com/ watch?v=2mcVypDt50A)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich ein Profil meines Python-Skripts erstellen, um Leistungsengpässe zu finden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.

PythonexexecutionStheProcessOfTransformingPythonCodeIntoexexexecleableInstructions.1) ThePythonvirtualmachine (PVM) Ausführungen

Zu den wichtigsten Merkmalen von Python gehören: 1. Die Syntax ist prägnant und leicht zu verstehen, für Anfänger geeignet; 2. Dynamisches Typsystem, Verbesserung der Entwicklungsgeschwindigkeit; 3. Reiche Standardbibliothek, Unterstützung mehrerer Aufgaben; 4. Starke Gemeinschaft und Ökosystem, die umfassende Unterstützung leisten; 5. Interpretation, geeignet für Skript- und Schnellprototypen; 6. Support für Multi-Paradigma, geeignet für verschiedene Programmierstile.

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie


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