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性能分析对python编程开发的作用
2019-07-24 23:45

随着互联网的不断发展,越来越多的程序员都开始接触和学习python编程开发,而今天我们就一起来了解一下,性能分析对python编程开发的作用。

性能分析对python编程开发的作用

(1)基本技术如IPython的%timeit魔法函数、time.time()、以及一个计时修饰器,使用这些技术来了解语句和函数的行为。

(2)内置工具如cProfile,了解代码中哪些函数耗时长,并用runsnake进行可视化。

(3)line_profiler工具,对选定的函数进行逐行分析,其结果包含每行被调用的次数以及每行花费的时间百分比。

(4)memory_profiler工具,以图的形式展示RAM的使用情况随时间的变化,解释为什么某个函数占用了比预期更多的RAM。

(5)Guppy项目的heapy工具,查看Python堆中对象的数量以及每个对象的大小,这对于消灭奇怪的内存泄漏特别有用。

(6)dowser工具,通过Web浏览器界面审查一个持续运行的进程中的实时对象。

(7)dis模块,查看CPython的字节码,了解基于栈的Python虚拟机如何运行。

(8)单元测试,在性能分析时要避免由优化手段带来的破坏性后果。

强调了性能分析的重要性,同时也对如何确保性能分析的成功提了醒,例如,将测试代码与主体代码分离、避免硬件条件的干扰(如在BIOS上禁用了TurboBoost、禁用了操作系统改写SpeedStep、只使用主电源等)、运行实验时禁用后台工具如备份和Dropbox、多次实验、重启并重跑实验来二次验证结果,等等。

性能分析对于高性能编程的作用,就好比复杂度分析对于算法的作用,它本身不是高性能编程的一部分,但却是一种评判标准。

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