python的語句效能分析

摘要

最近利用python做**，發現程式執行的很慢，和自己的心理預估差別很大，所以想著有沒有語句效能的分析的方法了？答案是有。

本文主要參考該篇文章python模組-cprofile和line_profiler（效能分析器）

python自身提供了兩種效能分析器，此處只介紹line_profile,因為只有line_profile才可以提供語句行定位。本文僅僅簡單介紹使用方法，方便大家快速進行實踐，詳細內容請看原文。

該方法需要安裝第三方庫檔案：

pip install line_profiler

該庫一共提供了兩種方式，一種是註解的方式加在函式上方：

@profile
defmain()
:for i in
range(5
):print
("good"
)if __name__ ==
'__main__'
: main(
)

在終端使用kernprof -l 檔案.py來執行檔案，會將執行日誌列印到同級目錄下同樣檔名.py.lprof中，

另外可以使用-v引數實現控制台輸出。

kernprof -l -v 檔案.py

另外一種方式直接new 乙個profile物件，在**中寫相應邏輯進行分析

import line_profiler
import sys
defmain()
:for i in
range(5
):print
("good"
)if __name__ ==
'__main__'
: profile = line_profiler.lineprofiler(main)
# 把函式傳遞到效能分析器
profile.enable(
)# 開始分析
main(
) profile.disable(
)# 停止分析
profile.print_stats(sys.stdout)
# 列印出效能分析結果

在作實驗**的時候，我們經常會用到numpy工具，在numpy中陣列的型別是型別

我們需要注意到numpy.ndarray轉list型別，速度很快，而list轉numpy.ndarray卻會慢很多很多。到底會慢多少了？這個和你的資料多大有直接關係。下面是實驗證明：

當是乙個5x5的矩陣時

a =
[[i for i in
range(5
)]for i in
range(5
)]b = np.array(a)
@profile
defmain()
:for i in
range
(50000):
toarray = np.array(a)
tolist = b.tolist(
)if __name__ ==
'__main__'
: main(
)

執行結果：

line #      hits         time  per hit   % time  line contents
====
====
====
====
====
====
====
====
====
====
====
====
====
====
====
== 39 @profile
40 def main(
): 41 50001 146701.0 2.9 6.9 for i in range(50000):
42 50000 1591802.0 31.8 74.9 toarray = np.array(a)
43 50000 386724.0 7.7 18.2 tolist = b.tolist(
)

速度大概相差4倍多。

當是乙個50x50的矩陣時：

line #      hits         time  per hit   % time  line contents
====
====
====
====
====
====
====
====
====
====
====
====
====
====
====
== 39 @profile
40 def main(
): 41 50001 173010.0 3.5 0.3 for i in range(50000):
42 50000 59411450.0 1188.2 87.0 toarray = np.array(a)
43 50000 8670757.0 173.4 12.7 tolist = b.tolist(
)

速度相差7倍多。

總之，盡量少list轉numpy.ndarray型別。

此外不要把傻傻的吧轉換放到迴圈內部，不然會導致速度非常慢，比如我傻傻的導致了程式慢了200s，也就是慢了10倍還多。

程式執行速度特別慢的時候，想想能不能利用資料結構來實現加速。比如在路徑規劃中，需要在環境中搜尋離該點的最近的障礙物點座標，此時，如果直接使用遍歷計算來搜尋這個點，時間開銷會非常大，甚至計算不出來。此時有效的使用kd樹，就會數量級的提公升程式的計算速度。因此想要程式效能真的快速提公升，就想盡方法的使用資料結構吧！（手動滑稽）

對於一次性的大批量計算，可以利用檔案儲存中間結果，比如kd樹的構建結果。而pickle就是乙個不錯的直接儲存物件型別的持久化模組。這樣在作**時，就不需要每次計算，大大的節省了做實驗的時間。

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