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【中文标题】什么是分析和性能测试 python 代码的最佳实践和工具？ [复制]【英文标题】：Whats are best practices and tools for profiling and performance testing python code? [duplicate] 【发布时间】：2012-02-23 00:54:26 【问题描述】：可能重复：How to profile my code?
什么是分析和性能测试 python 代码的最佳实践和工具？ 这里有任何快速的胜利或建议。
CProfile 接缝很受欢迎，下面有一些很棒的注释/答案，都是非常好的答案/教程。投票吧，我会在一两天内选出前一个。谢谢@senderle 和@campos.ddc
一旦发现问题区域，是否有任何习语和/或提示可以转换代码以使其更快？
【问题讨论】：
很好的链接，谢谢瑞克。我会检查一下。除了 profiling 还有什么其他的习语吗？ Here's a quick win. 【参考方案1】：cProfile 是经典的分析工具。基本使用方式是like so:
python -m cProfile myscript.py
在这里，我在我编写的mersenne twister 的参考实现的测试例程中调用了它。
me@mine $ python -m cProfile mersenne.twister.py
True
True
1000000
1003236 function calls in 2.163 CPU seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 2.163 2.163 <string>:1(<module>)
1 0.001 0.001 2.162 2.162 mersenne.twister.py:1(<module>)
3 0.001 0.000 0.001 0.000 mersenne.twister.py:10(init_gen)
1000014 1.039 0.000 1.821 0.000 mersenne.twister.py:19(extract_number)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 mersenne.twister.py:3(Twister)
1603 0.766 0.000 0.782 0.000 mersenne.twister.py:33(generate_numbers)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 mersenne.twister.py:4(__init__)
1 0.317 0.317 2.161 2.161 mersenne.twister.py:42(_test)
1 0.001 0.001 2.163 2.163 execfile
1 0.000 0.000 0.000 0.000 len
1 0.000 0.000 0.000 0.000 method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects
1608 0.038 0.000 0.038 0.000 range
ncalls 是函数被调用的次数。 tottime 是函数花费的总时间，不包括子函数调用花费的时间。 percall 是 tottime / ncalls。 cumtime 是函数花费的时间包括子函数调用花费的时间。剩下的数据如下：filename:lineno(func_name)。
在大多数情况下，首先查看ncalls 和tottime。在上面的数据中，你可以看到这个程序花费的大部分时间都发生在extract_number。此外，我们可以看到 extract_number 被调用 many (1000014) 次。所以我能做的任何事情来加速extract_number 都会显着加速这个测试代码的执行。如果它让我获得了 微秒，那么增益将乘以 1000014，得到一整秒的增益。
那么我应该在generate_numbers 上工作。那里的收益不会那么重要，但它们可能仍然很重要，并且由于该功能会再消耗 0.7 秒，因此会有一些好处。
这应该会给你一个大致的想法。但是请注意，tottime 数字有时可能具有欺骗性，例如在递归的情况下。
【讨论】：
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