Pythonコードのプロファイル方法は？
Pythonコードパフォーマンス分析は、複数のツールを介して実装できます。 1. CPROFILEを使用して、全体的な時間のかかる時間をすばやく表示し、python -m cprofile your_script.pyを介して実行し、最も時間のかかる関数を見つけます。 2。PSTATSモジュールを使用してプロファイリング結果ファイルをロードし、必要に応じてデータをソートまたはフィルタリングし、キー機能のみを表示します。 3. line_profilerを使用して、特定のコード行の時間のかかる問題を見つけ、デコレーターを介して目的関数をマークし、行ごとの実行時間を出力します。 4. SnakevizやPy-Spyなどのグラフィカルツールを使用して、コール関係とホットスポット関数を直感的に表示して、最適化の意思決定を支援します。
Pythonコードが速く実行されるかどうかを知りたい場合は、最も直接的な方法はパフォーマンス分析を実行することです。これを言うのは難しいですが、実際に注意を払うべき詳細がたくさんあります。 Pythonは、ボトルネックを見つけるのに役立ついくつかの便利なツールを提供します。
cProfileを使用して、全体的な時間のかかる時間をすばやく確認します
これは、標準のライブラリに付属するパフォーマンス分析モジュールであり、プログラムを迅速に実行して、どの機能に時間がかかるかを確認するのに適しています。また、使用するのは非常に簡単です：
python -m cprofile your_script.py
出力結果には、関数あたりの呼び出し数、合計実行時間、時間あたりの平均時間、およびその他の情報がリストされます。 「どの関数がプロセス全体を遅くするか」を知りたいだけなら、これで十分です。
ヒント：
-s tottimeの追加は、総実行時間でソートすることができ、問題のポイントを簡単に確認できます。
pstatsを使用して詳細なデータを表示してフィルタリングします
cProfile出力が多すぎますか？プロファイリングの結果をファイルに保存し、 pstatsモジュールを使用して、スクリプトをインタラクティブに表示または書き込み、キーデータをフィルタリングすることができます。
python -m cprofile -o output.prof your_script.py
次に、次のコードをロードして表示します。
PSTATをインポートします p = pstats.stat（ 'output.prof'） p.sort_stats（stats.sortkey.time）.print_stats（10）
このようにして、最も時間のかかる最も時間のかかる機能の上位10のみを見ることができます。ファイル名と関数名でフィルタリングすることもできます。これは非常に柔軟です。
line_profilerを使用して、各行のオーバーヘッドを確認する
上記の2つのツールは、特定の関数が合計で取得されるまでの時間しかかからないことを知ることができますが、どのラインがあなたをドラッグしているかわかりません。現時点では、 line_profilerが必要であり、各コード行の実行時間に正確に到達できます。
インストール方法：
ピップインストールline_profiler
使用するときにデコレーターを追加します。
line_profilerインポートlineprofilerから
def my_slow_function（）：
...
lp = lineprofiler（）
lp_wrapper = lp（my_slow_function）
lp_wrapper（）
lp.print_stats（）実行後、各ラインの呼び出し数と時間のかかるコールを確認できます。これは、ループまたはアルゴリズムのパフォーマンストラップのトラブルシューティングに特に適しています。
グラフィカルツールを使用して、通話関係をより直感的に確認する
テキスト出力は、特に関数がネストされ、たくさん呼ばれている場合、十分に直感的ではない場合があります。プロファイリングデータは、 SnakevizやPy-Spyなどのツールを使用して視覚化できます。
たとえば、Snakevizは.profファイルからWebチャートの生成をサポートしており、一目で「ホットスポット」機能が誰であるかを確認できます。 Py-Spyは、オンラインサービスや長期にわたるプログラムに適したコードを変更せずに、プロセススタックをリアルタイムで表示できます。
これらの方法は、基本的にそれらを一緒に使用することにより、ほとんどのパフォーマンスの問題を見つけることができます。重要なのは、一度にすべてを使用することではなく、特定の状況に応じて適切なツールを選択することです。たとえば、開始するときは、 cProfileを使用して全体的な状況を表示し、 line_profilerを使用して、範囲を決定した後に特定のコードを正確に分析します。
基本的に、それだけです。それらを過小評価しないでください。遅いと思われる多くのコードは、実際にキャッシュを追加するか、データ構造を変更するだけです。
以上がPythonコードのプロファイル方法は？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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