性能问题解决思路分析耗时代码用python开发的程序，如果对性能有要求，很容易遇到性能瓶颈，此时，解决问题的第一步应该是分析性能瓶颈出在哪里，即分析耗时最大的代码或函数是什么，而做这个的利器就是cProfile和 pstats。针对性地优化如瓶颈在io（包括磁盘文件读写，控制台输出如print，log，网络io），可以使用异步方案：io操作分离+多线程/协程异步如瓶颈在cpu，可以使用JIT优化，
profiler是一个程序，用来描述运行时的程序性能，并且从不同方面提供统计数据加以表述。Python中含有3个模块提供这样的功能，分别是cProfile, profile和pstats。这些分析器提供的是对Python程序的确定性分析。同时也提供一系列的报表生成工具，允许用户快速地检查分析结果。Python标准库提供了3个不同的性能分析器：cProfile，推荐给大部分的用户，是C的一个扩展应用
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2023-10-22 22:07:17
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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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# Python性能工具介绍
Python是一种非常强大的编程语言，但在处理大数据量或需要高性能的场景中，它的执行速度可能会变得较慢。因此，为了优化Python代码的性能，我们需要使用一些性能工具来识别和解决潜在的性能问题。本文将介绍几种常用的Python性能工具，并给出相应的代码示例。
## 1. cProfile - 分析代码性能
cProfile是Python标准库中的一个分析工具，用
原创
2023-12-30 11:34:32
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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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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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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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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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大家在买到笔记本电脑或者购买配件组装的台式机，又或者想知道一台不知名电脑的一些基础的硬件信息的时候，比如主板、CPU、内存等等信息等，往往需要借助一些硬件检测工具。今天就给大家介绍几个比较常见的查看硬件规格的软件。1：CPU-Z(检测CPU)CPU-Z是一款权威的CPU处理器检测工具。它支持的CPU种类相当全面(只要不是那些奇怪的CPU)，能够准确的检测出CPU、主板、内存、显卡、SPD等相关信息
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2023-10-01 17:01:41
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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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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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2023-12-04 18:48:34
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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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一、前言程序的性能也是非常关键的指标，很多时候你的代码跑的快，更能够体现你的技术。最近发现很多小伙伴在性能分析的过程中都是手动打印运行时间的方式来统计代码耗时的：import datetime
start=datetime.datetime.now()
b=[i for i in range(10000000)] # 生成长度为一千万的列表
end=datetime.datetime.now()
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2024-07-22 14:40:14
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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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欢迎来到WebLOAD ，它是重要的开源软件，可以为网络应用提供性能、可量测性、稳定性等测试方案。
WebLOAD可以非常容易地使用和交付最大数目的测试性能和测试值。 WebLOAD 通过产生一个装载组件—虚拟客户端，它可以模拟真实世界的交互，来验证网络应用的可量测性及完整性。 WebLOAD是如何工作的 WebLOAD通过产生可以模拟真实世界的虚拟客户端来测试Web应用.
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2023-11-01 14:02:54
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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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虽然跑分对于大部分人是没有意义的，毕竟谁会没事干专门买个电脑来跑分，而且系统在不同时间测试的效果也是完全不同，不过新机器的测试跑分还是很有仪式感的。1.鲁大师国内的鲁大师是最常用的跑分工具，但是这个软件其实是PerformanceTest的简化国产版本，顺带混入广告弹窗插件，即便如此依旧是国产最傻瓜化和最受欢迎的跑分软件。综合跑分测试软件，这个软件的除了CPU跑分，内存跑分，固态硬盘跑分，在3D（
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2023-09-18 06:33:53
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出于对Linux操作系统的兴趣，以及对底层知识的强烈欲望，因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标，另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识，网络知识和操作系统知识，文档中的工具，是不可能完全掌握的，另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。性能分析工具首先来看一张图：上图是Brendan Gregg 的一次性能分析的分享，这里面的所有工具都可以通过 man 来获
原创
2023-07-28 08:44:41
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# Python 性能测试工具的实施指南
性能测试是软件开发中非常重要的一环，它可以帮助我们识别代码中的瓶颈，以确保应用程序能够在高负载环境下正常运行。本文将指导您如何使用Python进行性能测试，并介绍一些常用的性能测试工具，包括基本的实现流程。
## 流程概述
在进行性能测试时，我们通常会遵循以下流程：
| 步骤 | 描述 |
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