如何分析我的 Python 脚本以查找性能瓶颈？

使用 cProfile 分析 Python 脚本

问题：

优化 Python 代码可能具有挑战性。如何分析 Python 脚本的执行时间以识别瓶颈？

答案：

Python 配备了一个强大的分析器，称为 cProfile。它提供了执行时间的全面视图，包括：

• 总运行时间
• 每个函数花费的时间
• 函数调用频率

使用cProfile:

cProfile 可以通过多种方式调用：

• 从您的代码中：

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

• 来自解释器：

python -m cProfile myscript.py

• 运行模块时：

python -m cProfile -m mymodule

自定义批处理文件：

为了简化流程，您可以创建名为“profile.bat”的批处理文件：

python -m cProfile %1

然后，只需使用该文件执行您的脚本（将 euler048.py 替换为您的脚本）：

profile euler048.py

输出：

cProfile 生成详细的输出，其中包含以下信息as:

• 函数调用总数
• CPU时间
• 累计时间
• 每个函数的文件名和行号

额外资源：

• [PyCon 2013 上的 Python 分析教程](https://www.youtube.com/watch?v=2mcVypDt50A)

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