Python 我如何分析花在库函数上的时间?
当我试图分析一个类时,我无法分解我自己的每个方法和函数所花费的时间 例如,使用Python 我如何分析花在库函数上的时间?,python,profiling,python-3.4,cprofile,Python,Profiling,Python 3.4,Cprofile,当我试图分析一个类时,我无法分解我自己的每个方法和函数所花费的时间 例如,使用cProfile,我可以执行以下操作: import numpy as np import cProfile class Test_Class: def __init__(self, length, width): self.length = length self.width = width self.populate() return Non
cProfile
,我可以执行以下操作:
import numpy as np
import cProfile
class Test_Class:
def __init__(self, length, width):
self.length = length
self.width = width
self.populate()
return None
def populate(self):
self.array = np.random.randint(0, 3, (self.length, self.width))
return None
def add(self, additional_array):
self.array = np.add(self.array, additional_array)
return None
def Test_Function():
x, y = 3000, 2000
test_array = np.random.randint(0, 2, (x, y))
model_one = Test_Class(x, y)
model_one.add(test_array)
cProfile.run("Test_Function()")
@profile(immediate=True)
def Test_Function():
x, y = 3000, 2000
test_array = np.random.randint(0, 2, (x, y))
model_one = Test_Class(x, y)
model_one.add(test_array)
Test_Function()
我得到的分析是:
9 function calls in 0.214 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.002 0.002 0.214 0.214 <string>:1(<module>)
1 0.000 0.000 0.119 0.119 temp.py:11(populate)
1 0.020 0.020 0.020 0.020 temp.py:15(add)
1 0.002 0.002 0.212 0.212 temp.py:24(Test_Function)
1 0.000 0.000 0.119 0.119 temp.py:5(__init__)
1 0.000 0.000 0.214 0.214 {built-in method exec}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
2 0.190 0.095 0.190 0.095 {method 'randint' of 'mtrand.RandomState' objects}
*** PROFILER RESULTS ***
Test_Function (C:/Users/mack/Desktop/temp2.py:19)
function called 1 times
7 function calls in 0.205 seconds
Ordered by: cumulative time, internal time, call count
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 0.205 0.205 temp.py:19(Test_Function)
2 0.185 0.093 0.185 0.093 {method 'randint' of 'mtrand.RandomState' objects}
1 0.000 0.000 0.113 0.113 temp.py:5(__init__)
1 0.000 0.000 0.113 0.113 temp.py:11(populate)
1 0.020 0.020 0.020 0.020 temp.py:15(add)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
0 0.000 0.000 profile:0(profiler)
我得到了这样的分析:
9 function calls in 0.214 seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.002 0.002 0.214 0.214 <string>:1(<module>)
1 0.000 0.000 0.119 0.119 temp.py:11(populate)
1 0.020 0.020 0.020 0.020 temp.py:15(add)
1 0.002 0.002 0.212 0.212 temp.py:24(Test_Function)
1 0.000 0.000 0.119 0.119 temp.py:5(__init__)
1 0.000 0.000 0.214 0.214 {built-in method exec}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
2 0.190 0.095 0.190 0.095 {method 'randint' of 'mtrand.RandomState' objects}
*** PROFILER RESULTS ***
Test_Function (C:/Users/mack/Desktop/temp2.py:19)
function called 1 times
7 function calls in 0.205 seconds
Ordered by: cumulative time, internal time, call count
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 0.205 0.205 temp.py:19(Test_Function)
2 0.185 0.093 0.185 0.093 {method 'randint' of 'mtrand.RandomState' objects}
1 0.000 0.000 0.113 0.113 temp.py:5(__init__)
1 0.000 0.000 0.113 0.113 temp.py:11(populate)
1 0.020 0.020 0.020 0.020 temp.py:15(add)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
0 0.000 0.000 profile:0(profiler)
这两种技术都无法显示在库函数中花费了多少时间。我怎样才能得到一个分析来显示我花了多少时间,例如,在
numpy.add()
?相关:(无答案)相关:(答案没有比上面更深入的描述)也相关:。你有什么特别的理由认为答案会改变吗?@jornsharpe不相信这些答案能满足我的问题。我已经尝试过按照建议使用profilehooks库,但没有成功,我的实际用例太大,无法将每个操作封装在自己的函数中。这并不能真正回答我的问题!为什么你期望这个问题会得到与之前许多类似问题不同的答案?如果你尝试了一些没有成功的事情,为什么不用一个简单的问题来回答呢?