《Python高性能编程》——2.7 用runsnakerun对cProfile的输出进行可视化

本节书摘来自异步社区《Python高性能编程》一书中的第2章,第2.7节,作者[美] 戈雷利克 (Micha Gorelick),胡世杰,徐旭彬 译,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

2.7 用runsnakerun对cProfile的输出进行可视化

runsnake是一个可视化工具,用于显示cProfile创建的统计文件——你只需要看它生成的图像就可以快速意识到哪个函数开销最大。

运行runsnake可以让你从上层了解一个cProfile统计文件的内容,特别是当你在调查一个陌生而又庞大的代码库时。它会让你感觉到应该将注意力集中在哪些区域。它可能会揭示一些你根本就没有意识到会有问题的区域,帮助你定位出潜在的快速优化机会。

你也可以在组内讨论代码性能时使用它,因为它的结果很容易用来讨论。

输入命令pip install runsnake来安装runsnake。

注意它的安装需要wxPython,而在一个virtualenv下安装它会非常痛苦。仅仅为了分析一个统计文件,Ian不止一次地选择宁可在全局环境下安装它,也不愿意尝试让它在virtualenv下跑起来。

图2-5显示了之前cProfile的数据。图形化的显示可以帮助我们更快地了解calculate_z_serial_purepython花费了最多的时间,且只有很小一部分执行时间是在调用其他函数(abs是其中唯一一个比较花时间的)。你可以看到你不需要花时间去调查设置阶段,因为大多数执行时间是在计算阶段。

在runsnake中点击函数可以显示出复杂的嵌套调用。在你跟组员分析性能时,这一功能是无价之宝。


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