这期内容当中小编将会给大家带来有关 如何进行Python Profiling性能分析 ，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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性能分析（Profiling）可用于分析程序的运行时间主要消耗在何处，以便有效优化程序的运行效率。
Profiling可分为两步，一是运行程序收集程序不同部分运行时间的数据，二是数据的可视化和分析。
提示：
下面介绍的方法主要针对类Linux系统，部分工具在Windows等系统
可能也能使用。
Python的cProfile模块可用于数据采集，适用于Python 2和Python 3。其调用方法很简单：
import cProfile# 以下调用将运行函数somefunc()，并将相关数据记录到log_file.pyprofcProfile.run('somefunc()', 'log_file.pyprof')更多信息请参考Python Profiler文档。
有些小程序也可以直接从命令行调用cProfile模块执行[1]：
python -m cProfile -o profile_data.pyprof script_to_profile.py
hotshot是高性能的Profiling数据采集工具，其运行时对程序效率的影响很小，但会产生巨大的运行记录，分析也比较慢。[2] Python 3中没有hotshot。故如无特殊需求，请使用cProfile。
import hotshotprofiler = hotshot.Profile("hotshot.log")profiler.run('trackStereo.solveStereoNew()')
Gprof2Dot的输出，经dot命令渲染后的图片。
Gprof2Dot可将多种Profiler的数据转成Graphviz可处理的图像表述。配合dot命令，即可得到不同函数所消耗的时间分析图。以处理cProfile的记录为例[3]：
# 运行程序记录数据：# python -m cProfile -o profile_data.pyprof path/to/your/script arg1 arg2 # profile_data.pyprof是获取的数据；dot命令需要安装Graphviz才能用gprof2dot.py -f pstats profile_data.pyprof | dot -Tpng -o output.png
Run Snake Run截图
RunSnakeRun是个Python脚本，使用wxPython将Profiler数据可视化，效果如图。
RunSnakeRun还可分析内存占用，但仍处于实验阶段。[4]
KCacheGrind可视化Python运行时数据
KCacheGrind是Linux中常用的profiling visualization软件，其默认可处理valgrind的输出。通过一些脚本也可以让其分析cProfile或hotshot记录下的数据。
处理cProfile的数据可使用pyprof2calltree：
# 运行程序记录数据：# python -m cProfile -o profile_data.pyprof path/to/your/script arg1 arg2 # 使用pyprof2calltree处理数据并自动调用KCacheGrindpyprof2calltree -i profile_data.pyprof -k
处理hotshot的数据可使用KCacheGrind中的hotshot2calltree命令：
# 使用hotshot2calltree处理数据，完成后需手动在KCacheGrind中打开输出文件hotshot2calltree hotshot.log -o hs_calltree.log
注意：
KCacheGrind虽然功能强大，但其输出的分析树似乎并不完整，如果您了解原因，请补充。
上述就是小编为大家分享的 如何进行Python Profiling性能分析 了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。