python性能檢測(cè)工具函數(shù)運(yùn)行內(nèi)存及運(yùn)行時(shí)間
前言：
python雖然是一門'慢語言'，但是也有著比較多的性能檢測(cè)工具來幫助我們優(yōu)化程序的運(yùn)行效率。這里總結(jié)了五個(gè)比較好的python性能檢測(cè)工具，包括內(nèi)存使用、運(yùn)行時(shí)間、執(zhí)行次數(shù)等方面。
首先，來編寫一個(gè)基礎(chǔ)的python函數(shù)用于在后面的各種性能測(cè)試。
def base_func():
for n in range(10000):
print('當(dāng)前n的值是：{}'.format(n))1、memory_profiler進(jìn)程監(jiān)視
memory_profiler是python的非標(biāo)準(zhǔn)庫，所以這里采用pip的方式進(jìn)行安裝。
它能夠監(jiān)視進(jìn)程、了解內(nèi)存使用等情況。
pip install memory_profiler
安裝好memory_profiler庫以后，直接使用注解的方式進(jìn)行測(cè)試
from memory_profiler import profile
@profile
def base_func1():
for n in range(10000):
print('當(dāng)前n的值是：{}'.format(n))
base_func1()
# Line # Mem usage Increment Occurrences Line Contents
# =============================================================
# 28 45.3 MiB 45.3 MiB 1 @profile
# 29 def base_func():
# 30 45.3 MiB 0.0 MiB 10001 for n in range(10000):
# 31 45.3 MiB 0.0 MiB 10000 print('當(dāng)前n的值是：{}'.format(n))
從返回的數(shù)據(jù)結(jié)果來看，執(zhí)行當(dāng)前函數(shù)使用了45.3 MiB的內(nèi)存。
2、timeit 時(shí)間使用情況
timeit是python的內(nèi)置模塊，可以測(cè)試單元格的代碼運(yùn)行時(shí)間，由于是內(nèi)置模塊所以并不需要單獨(dú)安裝。
import timeit
def base_func2():
for n in range(10000):
print('當(dāng)前n的值是：{}'.format(n))
res = timeit.timeit(base_func2,number=5)
print('當(dāng)前的函數(shù)的運(yùn)行時(shí)間是：{}'.format(res))
當(dāng)前的函數(shù)的運(yùn)行時(shí)間是：0.9675800999999993
根據(jù)上面函數(shù)的運(yùn)行返回結(jié)果，函數(shù)的運(yùn)行時(shí)間是0.96秒。
3、line_profiler行代碼運(yùn)行時(shí)間檢測(cè)
如果在只需要檢測(cè)函數(shù)的局部運(yùn)行時(shí)間的話就可以使用line_profiler了，它可以檢測(cè)出每行代碼的運(yùn)行時(shí)間。
line_profiler是python的非標(biāo)準(zhǔn)庫，使用的使用pip的方式安裝一下。
pip install line_profiler
最簡(jiǎn)便的使用方式直接將需要測(cè)試的函數(shù)加入即可。
def base_func3():
for n in range(10000):
print('當(dāng)前n的值是：{}'.format(n))
from line_profiler import LineProfiler
lp = LineProfiler()
lp_wrap = lp(base_func3)
lp_wrap()
lp.print_stats()
# Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents
# ==============================================================
# 72 def base_func3():
# 73 10001 162738.0 16.3 4.8 for n in range(10000):
# 74 10000 3207772.0 320.8 95.2 print('當(dāng)前n的值是：{}'.format(n))從運(yùn)行結(jié)果可以看出每行代碼的運(yùn)行時(shí)間及比例，注意這里的時(shí)間單位是微妙。
4、heartrate可視化檢測(cè)工具
heartrate最值得推薦的是可以在網(wǎng)頁上面向檢測(cè)心率一樣檢測(cè)程序的執(zhí)行過程，同時(shí)，
他還是非標(biāo)準(zhǔn)庫，使用pip的方式進(jìn)行安裝。
# pip install heartrate
import heartrate
heartrate.trace(browser=True)
def base_func4():
for n in range(10000):
print('當(dāng)前n的值是：{}'.format(n))運(yùn)行以后，控制臺(tái)打印如下日志：
# * Serving Flask app "heartrate.core" (lazy loading)
# * Environment: production
# WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
# Use a production WSGI server instead.
# * Debug mode: off
并且自動(dòng)打開瀏覽器地址：http://127.0.0.1:9999
到此這篇關(guān)于python性能檢測(cè)工具函數(shù)運(yùn)行內(nèi)存及運(yùn)行時(shí)間的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python性能檢測(cè)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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