检测Python程序执行效率及内存和CPU使用的7种方法

在运行复杂的Python程序时,执行时间会很长,这时也许想提高程序的执行效率。但该怎么做呢?

首先,要有个工具能够检测代码中的瓶颈,例如,找到哪一部分执行时间比较长。接着,就针对这一部分进行优化。

同时,还需要控制内存和CPU的使用,这样可以在另一方面优化代码。

因此,在这篇文章中我将介绍7个不同的Python工具,来检查代码中函数的执行时间以及内存和CPU的使用。

1. 使用装饰器来衡量函数执行时间

有一个简单方法,那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间,并输出结果:

接着,将这个装饰器添加到需要测量的函数之前,如下所示:

例如,这里检测一个函数排序含有200万个随机数字的数组所需的时间:

执行脚本时,会看到下面的结果:

2. 使用timeit模块

另一种方法是使用timeit模块,用来计算平均时间消耗。

执行下面的脚本可以运行该模块。

这里的timing_functions是Python脚本文件名称。

在输出的末尾,可以看到以下结果:

这表示测试了4次,平均每次测试重复5次,最好的测试结果是2.08秒。

如果不指定测试或重复次数,默认值为10次测试,每次重复5次。

3. 使用Unix系统中的time命令

然而,装饰器和timeit都是基于Python的。在外部环境测试Python时,unix time实用工具就非常有用。

运行time实用工具:

输出结果为:

第一行来自预定义的装饰器,其他三行为:

  • real表示的是执行脚本的总时间
  • user表示的是执行脚本消耗的CPU时间。
  • sys表示的是执行内核函数消耗的时间。

注意:根据维基百科的定义,内核是一个计算机程序,用来管理软件的输入输出,并将其翻译成CPU和其他计算机中的电子设备能够执行的数据处理指令。

因此,Real执行时间和User+Sys执行时间的差就是消耗在输入/输出和系统执行其他任务时消耗的时间。

4. 使用cProfile模块

如果想知道每个函数和方法消耗了多少时间,以及这些函数被调用了多少次,可以使用cProfile模块。

现在可以看到代码中函数的详细描述,其中含有每个函数调用的次数,由于使用了-s选项(累加),最终结果会根据每个函数的累计执行时间排序。

读者会发现执行脚本所需的总时间比以前要多。这是由于测量每个函数的执行时间这个操作本身也是需要时间。

5. 使用line_profiler模块

line_profiler模块可以给出执行每行代码所需占用的CPU时间。

首先,安装该模块:

接着,需要指定用@profile检测哪个函数(不需要在代码中用import导入模块):

最好,可以通过下面的命令获得关于random_sort2函数的逐行描述。

其中-l表示逐行解释,-v表示表示输出详细结果。通过这种方法,我们看到构建数组消耗了44%的计算时间,而sort()方法消耗了剩余的56%的时间。

同样,由于需要检测执行时间,脚本的执行时间更长了。

6. 使用memory_profiler模块

memory_profiler模块用来基于逐行测量代码的内存使用。使用这个模块会让代码运行的更慢。

安装方法如下:

另外,建议安装psutil包,这样memory_profile会运行的快一点:

与line_profiler相似,使用@profile装饰器来标识需要追踪的函数。接着,输入:

脚本的执行时间比以前长1或2秒。如果没有安装psutil包,也许会更长。

从结果可以看出,内存使用是以MiB为单位衡量的,表示的mebibyte(1MiB = 1.05MB)。

7. 使用guppy包

最后,通过这个包可以知道在代码执行的每个阶段中,每种类型(str、tuple、dict等)分别创建了多少对象。

安装方法如下:

接着,将其添加到代码中:

运行代码:

可以看到输出结果为:

通过在代码中将heap()放置在不同的位置,可以了解到脚本中的对象创建和删除操作的流程。

如果想学习更多关于Python代码速度优化方面的知识,我建议你去读这本书《High Performance Python: Practical Performant Programming for Humans, september 2014.

希望这篇文章能偶帮到你!^_^

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关于作者:Daetalus

Pyston核心开源开发者。熟悉CPython实现,关注Python科学计算。 个人主页 · 我的文章 · 28 ·   

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