Python 调试语句级性能的正确方法

我有一个视图，对于每一个语句，我都在其中放入一个

time.time（）

。例如：

t1 = time.time()
worker_stats = get_worker_stats(worker_id)
t2 = time.time()

在程序的最后，我给出了每段代码的结果。例如，对于上述情况：

WorkerStats=t2-t1

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这对于短期解决方案很好，但是对于生产，它在代码中不断地散布着这些

time.time（）

语句。是否有更好的方法跟踪语句性能，或者这是唯一的方法？

使用计时器通常不是衡量性能的好方法

为了提高程序性能，通常使用：

您可以通过以下方式运行此操作：

import cProfile

cProfile.run('get_worker_stats(worker_id)')

或者，您可以决定删除代码中的所有计时器/配置文件语句，并使用以下命令运行：

python -m cProfile program.py

在这种情况下，

python

将运行附加了探查器的程序

很好的一点是，探查器可以跟踪源自顶级调用的所有方法调用、调用函数的次数、平均性能等

通过在顶部调用探查器，您可以简单地忽略中间的所有时间跟踪：只需删除顶部的跟踪语句

此外，您还可以配置配置文件，例如将结果写入单独的文件，以便在忘记删除配置文件器语句的情况下，不会写入输出通道

这演示了如何分析获得的结果