【python】时间性能分析

参考：

http://blog.jobbole.com/47619/

1.计算整个程序运行时间，直接用linux的time命令即可

time python progfrom.py

2.显示每一行程序运行的时间

用line_profiler

安装：

sudo apt-get install python-dev

pip install line_profiler

第一行不是必须的，但是有的时候直接写第二行会报错。

安装好后，会有提示，告诉你在哪个路径下生成了kernprof文件，我的是在/home/myname/.local/bin/kernprof

在想测量的函数上使用@profiler装饰器。不需要import任何东西
Primes.py

@profile
def primes(n):
    if n==2:
        return [2]
    elif n<2:
        return []
    s=range(3,n+1,2)
    mroot = n ** 0.5
    half=(n+1)/2-1
    i=0
    m=3
    while m <= mroot:
        if s[i]:
            j=(m*m-3)/2
            s[j]=0
            while j<half:
                s[j]=0
                j+=m
        i=i+1
        m=2*i+3
    return [2]+[x for x in s if x]
primes(100)
 
.

运行：

/home/myname/.local/bin/kernprof -l -v Primes.py

前面的路径就是kernprof的路径

可以通过 -help选项查看帮助

结果：

Wrote profile results to primes.py.lprof
Timer unit: 1e-06 s
 
File: primes.py
Function: primes at line 2
Total time: 0.00019 s
 
Line #      Hits         Time  Per Hit   % Time  Line Contents
==============================================================
     2                                           @profile
     3                                           def primes(n):
     4         1            2      2.0      1.1      if n==2:
     5                                                   return [2]
     6         1            1      1.0      0.5      elif n<2:
     7                                                   return []
     8         1            4      4.0      2.1      s=range(3,n+1,2)
     9         1           10     10.0      5.3      mroot = n ** 0.5
    10         1            2      2.0      1.1      half=(n+1)/2-1
    11         1            1      1.0      0.5      i=0
    12         1            1      1.0      0.5      m=3
    13         5            7      1.4      3.7      while m <= mroot:
    14         4            4      1.0      2.1          if s[i]:
    15         3            4      1.3      2.1              j=(m*m-3)/2
    16         3            4      1.3      2.1              s[j]=0
    17        31           31      1.0     16.3              while j<half:
    18        28           28      1.0     14.7                  s[j]=0
    19        28           29      1.0     15.3                  j+=m
    20         4            4      1.0      2.1          i=i+1
    21         4            4      1.0      2.1          m=2*i+3
    22        50           54      1.1     28.4      return [2]+[x for x in s if x]
 
.

在里面寻找花费时间比较长的行，有些地方在优化之后能带来极大的改进。

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