python效能分析

python的效能分析工具cprofile使用起來比較簡單，如下：

python -m cprofile -o profile.txt ***.py arg1 arg2 ...

生成的profile.txt是儲存的profile資訊，可以用下面的python指令碼查詢。

check_profile.py的內容如下：

#coding:utf-8

import pstats
import sys
p=pstats.stats(sys.ar**[1]
)p.sort_stats(
'cumulative'
).print_stats(
)

$ python3 check_profile.py profile.txt

fri sep 20 13:37:54 2019    profile.txt

14927559 function calls (14919846 primitive calls) in 26.559 seconds
ordered by: cumulative time
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
410/1 0.004 0.000 26.559 26.559 
1 0.000 0.000 26.559 26.559 generate_glasses.py:2()
1 0.000 0.000 24.723 24.723 generate_glasses.py:35(main)
1 0.000 0.000 24.465 24.465 /usr/local/lib/python3.7/site-packages/psopy/minimize.py:216(minimize)
1 0.000 0.000 24.463 24.463 /usr/local/lib/python3.7/site-packages/psopy/minimize.py:44(_minimize_pso)
1 0.000 0.000 24.451 24.451 /usr/local/lib/python3.7/site-packages/psopy/minimize.py:433()
78 0.008 0.000 24.448 0.313 generate_glasses.py:15(compare_generated_face_with_target)
78 0.001 0.000 17.289 0.222 /usr/local/lib/python3.7/site-packages/face_recognition/api.py:190(face_encodings)
78 0.002 0.000 15.405 0.198 /usr/local/lib/python3.7/site-packages/face_recognition/api.py:151(_raw_face_landmarks)
78 15.280 0.196 15.280 0.196 /usr/local/lib/python3.7/site-packages/face_recognition/api.py:89(_raw_face_locations)

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