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Python性能分析技巧

时间:2020-09-09 13:41来源:原创整理 作者:admin 点击:
当我们开始精通编程语言时,我们不仅希望实现最终的编程目标,而且还希望可以使我们的程序更高效。在本文中,我们将学习一些Ipython的命令,这些命令可以帮助我们对Python代码进行
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当我们开始精通编程语言时,我们不仅希望实现最终的编程目标,而且还希望可以使我们的程序更高效。在本文中,我们将学习一些Ipython的命令,这些命令可以帮助我们对Python代码进行时间分析。注意,在本教程中,我建议使用Anaconda。1.分析一行代码要检查一行python代码的执行时间,请使用**%timeit**。下面是一个简单的例子来了解它的工作原理:#### magics命令%timeit的简单用法%timeit [num for num in range(20)]#### 输出1.08 ?s ± 43 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)主要注意事项:在要分析的代码行之前使用%timeit它返回代码运行的平均值和标准偏差。在上面的示例中,执行了7次,每次执行对该代码循环100万次(默认行为),这需要平均1.08微秒和43纳秒的标准偏差。在调用magic命令时,可以自定义运行和循环的数量,示例如下:#### 在%timeit magic命令中自定义运行和循环数%timeit -r5 -n100 [num for num in range(20)]

1.01 ?s ± 5.75 ns per loop (mean ± std. dev. of 5 runs, 100 loops each)使用命令选项-r和-n,分别表示执行次数和循环次数,我们将时间配置文件操作定制为执行5次和循环100次。2.分析多行代码本节向前迈进了一步,并解释了如何分析完整的代码块。通过对%timeit magic命令进行一个小的修改,将单百分比(%)替换为双百分比(%%),就可以分析一个完整的代码块。以下为示例演示,供参考:#### 使用timeblock%%代码分析%%timeit -r5 -n1000for i in range(10): n = i**2 m = i**3 o = abs(i)

#### 输出10.5 ?s ± 226 ns per loop (mean ± std. dev. of 5 runs, 1000 loops each)可以观察到for循环的平均执行时间为10.5微秒。请注意,命令选项-r和-n分别用于控制执行次数和循环次数。3.代码块中的每一行代码进行时间分析到目前为止,我们只在分析一行代码或代码块时查看摘要统计信息,如果我们想评估代码块中每一行代码的性能呢?使用Line_profiler 。Line_profiler 包可用于对任何函数执行逐行分析。要使用line_profiler软件包,请执行以下步骤:安装—Line_profiler 包可以通过简单的调用pip或conda Install来安装。如果使用的是针对Python的anaconda发行版,建议使用conda安装#### 安装line_profiler软件包conda install line_profiler加载扩展—一旦安装,你可以使用IPython来加载line_profiler:#### 加载line_profiler的Ipython扩展%load_ext line_profiler时间分析函数—加载后,使用以下语法对任何预定义函数进行时间分析%lprun -f function_name_only function_call_with_arguments语法细节:对line_profiler的调用以关键字%lprun开始,后跟命令选项-f命令选项之后是函数名,然后是函数调用在本练习中,我们将定义一个接受高度(以米为单位)和重量(以磅为单位)列表的函数,并将其分别转换为厘米和千克。#### 定义函数def conversion(ht_mtrs, wt_lbs ): ht_cms = [ht*100 for ht in ht_mtrs] wt_kgs = [wt*.4535 for wt in wt_lbs]

#### 定义高度和重量列表:ht = [5,5,4,7,6]wt = [108, 120, 110, 98]

#### 使用line_profiler分析函数%lprun -f conversion conversion(ht,wt) (责任编辑:科技中国)

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