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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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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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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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，
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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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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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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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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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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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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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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Python 版本性能比较最新发布的python3.11，历史版本python3.10,python3.9性能测试对比。 测试环境配置硬件环境:CPU: Intel® Xeon® Platinum 8175M 内存: 16G CPU核心数2软件环境:python3.9 python3.10 ,采用 Ancocnda3创建的python环境, 由于python3.11暂时还不能在anaconda3中
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2023-07-03 21:43:32
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Python3.9 刚刚发布不久，Python3.10 的第二个 alpha 版本也已于 11 月初发布。透过这个版本，我们或许可以一窥 Python 的未来改变。Python3.10 第二个 alpha 版本的新功能包括以下三大部分：类型注释扩展为什么类型注释很重要新方法和行为Python3.9 版本对类型提示与注释进行了彻底的修改和清理。Python3.10 版本似乎延续了这一趋势，Pytho
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2023-08-09 14:59:36
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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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服务器的监控通过安装一些常用的监控软件之外，有时也需要运行一些shell或Python脚本；shell下可以使用系统自带的ps/free/top/df等shell命令，Python可以调用subprocess等模块来运行shell命令，不过这么做就比较麻烦。这里有一个比较好用的第三方模块：psutil。psutil是一个跨平台的库，用于在Python中检索有关运行进程和系统利用率(CPU，内存，磁
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2023-08-06 10:16:26
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