cProfile は Python コードのパフォーマンスの最適化にどのように役立ちますか?

cProfile を使用した Python パフォーマンスのプロファイリング

Python では、特に時間に制約のあるコーディング コンテストではパフォーマンスの最適化が重要です。パフォーマンスのボトルネックを特定するのは難しい場合がありますが、cProfile は包括的なソリューションを提供します。

cProfile について

cProfile は、実行時間と頻度を測定する組み込みの Python プロファイラーです。それぞれの機能。スクリプトまたはモジュールとして使用できます。

cProfile の使用

• コード内から:

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

• よりインタプリタ:

python -m cProfile myscript.py

• バッチ ファイルから:

profile.bat euler048.py

結果の解釈

cProfile の出力は、関数統計の表:

• ncalls: 関数が呼び出された回数
• tottime: 関数の合計実行時間
• percall: 呼び出しごとの平均実行時間
• cumtime: 累積実行時間 (費やした時間を含む)サブ関数

出力例

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>)

追加リソース

詳細なガイダンスについては、 PyCon 2013 チュートリアル「Python プロファイリング」: https://www.youtube.com/watch?v=-BaTX4l5ZQA

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