Python脚本分析CPU使用情况

我们也支撑PyPy！除此之外，它支撑分析线程，这在各类情况下可能会很便利。

要应用它，您须要先经由过程pip添加它：pip install pprofile（CPython2）/ pypy -m pip install pprofile（PyPy），然后调用它：

输出与我们以前看到的不合，我们获得如下结不雅：

我们如今可以更具体地看到一切。让我们来看看输出。您可以获得脚本的┞符个输出，并且在每行之前，您可以看到对其进行的调用次数，运行时光（秒），每次调用的时光和全局时光的百分比，pprofile为我们的输出添加了额外的行（如第44和50行，以（call）开首）邮攀累积指标。

此分析器在行级供给关于工作负载的信息。它应用Cython在C中实现，并将其与cProfile进行比较时发明其具有较小的开销。

再次，我们看到，反复调用list.append的两个轮回花了我们脚本中最多的时光。

vprof

如不雅我们应用gprof2dot，我们可以以图形的方法看到cProfile输出。要应用它，我们必鼓起首安装graphviz，之后是一些依附包，最后在Ubuntu上应用如下敕令：

vprof是一个Python分析器，为各类Python法度榜样特点（如运行时光和内存应用）供给丰富的交互式可视化。它是一个基于Node.JS的图形化的显示在网页中的结不雅。

应用它，您可以看到与Python脚本相关的以下一?或全部：

2、代码分析

3、内存图

要应用它，您须要先经由过程pip添加它：pip install vprof（CPython2）/ pypy -m pip install vprof（PyPy），然后调用它：

在CPython2上，显示代码散热图（第一个调用如下）和代码分析（下面的第二个调用）：

在PyPy上，显示代码散热图（第一个调用如下）和代码分析（下面的第二个调用）：

line_profiler

3、第三行：括号中，办法本身占全部时光的百分比

在每种情况下，您将看到代码散点图的以下内容

4、vprof

以及代码分析的以下内容。

结不雅以图形方法看到，我们可以悬停鼠标或单击每行以获取更多信息。再次，我们看到，反复调用list.append的两个轮回花了我们脚本中最多的时光。

【编辑推荐】

【义务编辑：庞桂玉 TEL：（010）68476606】

厩ㄑ应用memory_profiler一样，您须要在要分析的函数中添加一个装潢器。在我们的例子中，您须要在03.primes-v1.py中定义我们的primes函数之前添加@profile。然后调用它：

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