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Python性能分析的技巧說明

電子設(shè)計 ? 來源:電子設(shè)計 ? 作者:電子設(shè)計 ? 2020-12-24 15:16 ? 次閱讀
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當(dāng)我們開始精通編程語言時,我們不僅希望實現(xiàn)最終的編程目標(biāo),而且還希望可以使我們的程序更高效。在本文中,我們將學(xué)習(xí)一些Ipython的命令,這些命令可以幫助我們對Python代碼進(jìn)行時間分析。注意,在本教程中,我建議使用Anaconda。1.分析一行代碼要檢查一行python代碼的執(zhí)行時間,請使用**%timeit**。下面是一個簡單的例子來了解它的工作原理:#### magics命令%timeit的簡單用法%timeit [num for num in range(20)]

#### 輸出1.08 ?s ± 43 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)主要注意事項:在要分析的代碼行之前使用%timeit它返回代碼運行的平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差。在上面的示例中,執(zhí)行了7次,每次執(zhí)行對該代碼循環(huán)100萬次(默認(rèn)行為),這需要平均1.08微秒和43納秒的標(biāo)準(zhǔn)偏差。在調(diào)用magic命令時,可以自定義運行和循環(huán)的數(shù)量,示例如下:#### 在%timeit magic命令中自定義運行和循環(huán)數(shù)%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)使用命令選項-r和-n,分別表示執(zhí)行次數(shù)和循環(huán)次數(shù),我們將時間配置文件操作定制為執(zhí)行5次和循環(huán)100次。2.分析多行代碼本節(jié)向前邁進(jìn)了一步,并解釋了如何分析完整的代碼塊。通過對%timeit magic命令進(jìn)行一個小的修改,將單百分比(%)替換為雙百分比(%%),就可以分析一個完整的代碼塊。以下為示例演示,供參考:#### 使用timeblock%%代碼分析%%timeit -r5 -n1000for i in range(10): n = i**2 m = i**3 o = abs(i)
#### 輸出10.5 ?s ± 226 ns per loop (mean ± std. dev. of 5 runs, 1000 loops each)可以觀察到for循環(huán)的平均執(zhí)行時間為10.5微秒。請注意,命令選項-r和-n分別用于控制執(zhí)行次數(shù)和循環(huán)次數(shù)。3.代碼塊中的每一行代碼進(jìn)行時間分析到目前為止,我們只在分析一行代碼或代碼塊時查看摘要統(tǒng)計信息,如果我們想評估代碼塊中每一行代碼的性能呢?使用Line_profiler 。Line_profiler 包可用于對任何函數(shù)執(zhí)行逐行分析。要使用line_profiler軟件包,請執(zhí)行以下步驟:安裝—Line_profiler 包可以通過簡單的調(diào)用pip或conda Install來安裝。如果使用的是針對Python的anaconda發(fā)行版,建議使用conda安裝#### 安裝line_profiler軟件包conda install line_profiler加載擴展—一旦安裝,你可以使用IPython來加載line_profiler:#### 加載line_profiler的Ipython擴展%load_ext line_profiler時間分析函數(shù)—加載后,使用以下語法對任何預(yù)定義函數(shù)進(jìn)行時間分析%lprun -f function_name_only function_call_with_arguments語法細(xì)節(jié):對line_profiler的調(diào)用以關(guān)鍵字%lprun開始,后跟命令選項-f命令選項之后是函數(shù)名,然后是函數(shù)調(diào)用在本練習(xí)中,我們將定義一個接受高度(以米為單位)和重量(以磅為單位)列表的函數(shù),并將其分別轉(zhuǎn)換為厘米和千克。#### 定義函數(shù)def conversion(ht_mtrs, wt_lbs ): ht_cms = [ht*100 for ht in ht_mtrs] wt_kgs = [wt*.4535 for wt in wt_lbs]
#### 定義高度和重量列表:ht = [5,5,4,7,6]wt = [108, 120, 110, 98]
#### 使用line_profiler分析函數(shù)%lprun -f conversion conversion(ht,wt)
---------------------------------------------------------------#### 輸出Total time: 1.46e-05 s
File: <ipython-input-13-41e195af43a9>
Function: conversion at line 2
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents============================================================== 2 1 105.0 105.0 71.9 ht_cms = [ht*100 for ht in ht_mtrs] 3 1 41.0 41.0 28.1 wt_kgs = [wt*.4535 for wt in wt_lbs]輸出詳細(xì)信息:以14.6微秒為單位(參考第一行輸出)生成的表有6列:第1列(行#)—代碼的行號(請注意,第#1行是故意從輸出中省略的,因為它只是函數(shù)定義語句)第2列(命中)—調(diào)用該行的次數(shù)第3列(時間)—在代碼行上花費的時間單位數(shù)(每個時間單位為14.6微秒)第4列(每次命中平均時間)—第3列除以第2列第5列(%Time)—在所花費的總時間中,花在特定代碼行上的時間百分比是多少第6列(內(nèi)容)—代碼行的內(nèi)容你可以清楚地看到,高度從米到厘米的轉(zhuǎn)換幾乎占了總時間的72%。結(jié)束語利用每一行代碼的執(zhí)行時間,我們可以部署策略來提高代碼的效率。

希望這篇文章能給你提供幫助,你能學(xué)到一些新東西。

審核編輯:符乾江
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