一.系统基础信息模块1.1 系统性能信息模块psutil psutil是一个跨平台库（http://code.google.com/p/psutil/），能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率（包括CPU、内存、磁盘、网络等）信息。它主要应用于系统监控，分析和限制系统资源及进程的管理。它实现了同等命令行工具提供的功能，如ps、top、lsof、netstat、ifconfig、who、df、
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2024-02-21 20:32:36
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Python标准库中提供了三种用来分析程序性能的模块，分别是cProfile, profile和hotshot，另外还有一个辅助模块stats。这些模块提供了对Python程序的确定性分析功能，同时也提供了相应的报表生成工具，方便用户快速地检查和分析结果。
这三个性能分析模块的介绍如下：
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2023-11-22 19:29:11
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目录时间复杂度1、使用装饰器2、使用 timeit 模块测试3、使用 cProfile 模块4、使用 line_profile空间复杂度1、使用 memory_profile 计算内存使用量在编程领域中对于性能这个词，有很多评估的角度，比如 CPU 时间、内存消耗、磁盘 I/O、网络带宽等，本文将从 CPU 时间和内存消耗两个方面来介绍如何对 Python 程序进行性能分析。在很多情况上我们更关注
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2023-07-28 10:50:02
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文章目录引言1. cProfile：最便捷的性能分析保存性能数据查看性能数据查看耗时最多的子函数查看特定名称函数的耗时2. timeit：计算小代码片段的耗时3. IDE中的性能分析小结 引言如果你想优化python程序的运行效率，你会从哪里下手？首先，我们要找到「性能瓶颈」，比如哪些函数的运行效率低、计算时间长，然后分析原因，针对性地进行优化。最朴素的方法是，在你预估的函数前后加上time.p
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2023-09-12 21:29:12
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Table of Contents 1. 性能分析和调优工具简介1.1. Context Manager1.2. Decorator1.3. 系统自带的time命令1.4. python timeit 模块1.5. cProfile1.5.1. profile.Profile1.6. lineprofiler1.6.1. 示例1.7. memoryprofiler1.8. TODO2. 参考资
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2024-08-16 14:03:56
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国庆重新学习了一下go的gin高性能测试框架。用JMeter来测试gin与flask接口的性能，差别很大。为什么我自己不尝试写一个性能工具，性能工具的核心就是 并发 和 请求。请求可以选择Python的requests库。并发可以通过python的 进程、线程、协程模拟。这么一想，也不是很难了，上手撸一个。依赖库requests==2.22.0gevent==20.9.0numpy==1.19.2
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2023-10-14 05:36:17
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以下主要介绍cProfile和line_profiler两个耗时分析工具。两种工具结合使用，充分认识自己的代码。cProfile-函数调用耗时分析工具cProfile是Python内置的工具，使用C语言编写，时间开销较少。使用方法如下例:import cProfile
def test():
print("hello world")
# 直接把分析结果打印到控制台
cProfile.
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2023-08-08 07:32:33
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本文主要介绍Python3.9的一些新特性，如：更快速的进程释放，性能的提升，简便的新字符串函数，字典并集运算符以及更兼容稳定的内部API，详细如下：字典并集和可迭代更新字符串方法类型提示新的数学函数新的解析器IPv6范围内的地址新模块：区域信息其他语言更改1、字典并集和可迭代更新 Python 3.9 dict类。如果
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2024-02-23 11:45:41
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真香 用这七大Python效率工具1、Pandas-用于数据分析Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能# 1、安装包
$ pip install pandas
# 2、进入python的交互式界面
$ python -i
# 3、使用Pandas>>> import
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2024-04-24 19:16:03
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Py-Spy介绍引用官方的介绍：Py-Spy是Python程序的抽样分析器。 它允许您可视化查看Python程序在哪些地方花了更多时间，整个监控方式无需重新启动程序或以任何方式修改工程代码。 Py-Spy的开销非常低：它是用Rust编写的，速度与编译的Python程序不在同一个进程中运行。 这意味着Py-Spy可以安全地用于生成生产环境中的Python应用调优分析。github：https://g
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2024-06-21 07:06:13
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1、Pandas-用于数据分析Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。# 1、安装包
$ pip install pandas
# 2、进入python的交互式界面
$ python -i
# 3、使用Pandas>>> import pandas as pd>
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2023-08-09 14:59:48
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python 内置了丰富的性能分析工具，如 profile,cProfile 与 hotshot 等。其中 Profiler 是 python 自带的一组程序，能够描述程序运行时候的性能，并提供各种统计帮助用户定位程序的性能瓶颈。Python 标准模块提供三种 profilers:cProfile,profile 以及 hotshot。import profile
import pstats
d
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2023-05-26 16:51:34
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pyinstrumentpyinstrument是一款python性能分析器，它通过记录程序执行过程中的堆栈记录来帮你找出程序最耗时的代码。pyinstrument每1毫秒中断一次程序，并在那一点记录整个堆栈，单个函数的执行时长会在函数执行结束后被记录。当你的python程序性能需要优化时，可以考虑使用pyinstrument来定位程序慢在哪里。使用pip进行安装pip install pyins
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2024-02-27 09:27:12
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python的两个性能分析器： cProfile(pypy没有)和line_profiler.prof是 cProfile分析的结果.lprof是 line_profiler分析的结果cProfile基于事件的性能分析器是一种确定性的性能分析器，提供了一组API帮助开发者手机Python程序运行的信息，更准确的说，是统计每个函数消耗的CPU时间并不统计内存消耗和其他与内存相关的信息。同时它还提供
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2023-10-07 18:52:57
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Python性能分析工具Profile 使用Profile 测试示例： 输出结果： 命令行 如果我们不想在程序中调用profile库使用，可以在命令行使用命令。 运行命令查看性能分析结果 python -m cProfile test.py 将性能分析结果保存到result文件 python -m
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2019-05-14 12:13:00
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Python自带了几个性能分析的模块：profile、cProfile和hotshot，使用方法基本都差不多，无非模块是纯Python还是用C写的
原创
2022-08-21 00:02:05
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# Python性能分析工具模块实现指南
## 介绍
Python性能分析工具模块是用于帮助开发者识别和解决性能问题的工具。它可以帮助我们找出代码中的瓶颈，了解代码的执行时间和资源消耗情况，从而进行优化和改进。本文将指导一位刚入行的开发者如何实现Python性能分析工具模块。
## 整体流程
下面是整个实现过程的流程图，你可以根据这个流程图来理解每个步骤的执行顺序。
```mermaid
f
原创
2023-10-01 07:09:29
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带圆括号的上下文管理器现在已支持使用外层圆括号来使多个上下文管理器可以连续多行地书写。 这允许将过长的上下文管理器集能够以与之前 import 语句类似的方式格式化为多行的形式。 例如，以下这些示例写法现在都是有效的:with (CtxManager() as example):
...
with (
CtxManager1(),
CtxManager2()
):
Python中最常用的性能分析工具主要有：cProfiler 统计在整个代码执行过程中，每个函数调用的次数和消耗的时间line_profiler 分析每一行代码的运行时间，方便定位程序运行效率瓶颈memory_profiler 分析每行代码的内存使用情况，以进行内存消耗分析接下来使用cProfiler对Python性能进行分析一、快速使用官方文档的一个简单例子来对cProfiler的简单使用进行介
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2023-10-09 20:32:44
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按照发布计划，Python 3.11.0 将于 2022 年 10 月 24 日发布。据测试，3.11 相比于 3.10，将会有 10-60% 的性能提升，这个成果主要归功于“Faster CPython”项目，即“香农计划”。本文是 Faster CPython 计划在 3.12 中实现的主要内容的概要。跟踪优化器Python 3.11 提升速度的主要方法是用更快的与上下文相关的操作码（自适应的
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2023-09-06 23:58:15
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