Python性能分析技巧

做者|Ujjwal Dalmia
编译|VK
来源|Towards Data Science

当咱们开始精通编程语言时，咱们不只但愿实现最终目标，并且但愿使咱们的程序高效。

在这个教程中，咱们将学习一些Ipython的命令，这些命令能够帮助咱们对Python代码进行时间分析。

注意，在本教程中，我建议使用Anaconda。

1.分析一行代码

要检查一行python代码的执行时间，请使用%timeit。下面是一个简单的例子来了解它的工做原理：

#### magics命令%timeit的简单用法
%timeit [num for num in range(20)]

#### 输出
1.08 µs ± 43 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

主要注意事项：

• 在要分析的代码行以前使用%timeit

• 它返回代码运行的平均值和标准误差。在上面的示例中，执行了7次，每次执行对该代码循环100万次(默认行为)。这须要平均1.08微秒和43纳秒的标准误差。

• 在调用magic命令时，能够自定义运行和循环的数量。示例以下：

#### 在%timeit magic命令中自定义运行和循环数
%timeit -r5 -n100 [num for num in range(20)]

1.01 µs ± 5.75 ns per loop (mean ± std. dev. of 5 runs, 100 loops each)

使用命令选项-r和-n，分别表示执行次数和循环次数，咱们将时间配置文件操做定制为执行5次和循环100次。

2.分析多行代码

本节向前迈进了一步，并解释了如何分析完整的代码块。经过对%timeit magic命令进行一个小的修改，将单百分比（%）替换为双百分比（%%），就能够分析一个完整的代码块。如下为示例演示，供参考：

#### 使用timeblock%%代码分析
%%timeit -r5 -n1000
for i in range(10):
    n = i**2
    m = i**3
    o = abs(i)
    
#### 输出
10.5 µs ± 226 ns per loop (mean ± std. dev. of 5 runs, 1000 loops each)

能够观察到for循环的平均执行时间为10.5微秒。请注意，命令选项-r和-n分别用于控制执行次数和循环次数。

3.代码块中的每一行代码进行时间分析

到目前为止，咱们只在分析一行代码或代码块时查看摘要统计信息。若是咱们想评估代码块中每一行代码的性能呢？使用Line_profiler 。

Line_profiler 包可用于对任何函数执行逐行分析。要使用line_profiler软件包，请执行如下步骤：

• 安装—Line_profiler 包能够经过简单的调用pip或conda Install来安装。若是使用的是针对Python的anaconda发行版，建议使用conda安装

#### 安装line_profiler软件包
conda install line_profiler

加载扩展—一旦安装，你可使用IPython来加载line_profiler:

#### 加载line_profiler的Ipython扩展
%load_ext line_profiler

时间分析函数—加载后，使用如下语法对任何预约义函数进行时间分析

%lprun -f function_name_only function_call_with_arguments

语法细节：

• 对line_profiler的调用以关键字%lprun开始，后跟命令选项-f

• 命令选项以后是函数名，而后是函数调用

在本练习中，咱们将定义一个接受高度（以米为单位）和重量（以磅为单位）列表的函数，并将其分别转换为厘米和千克。

#### 定义函数
def conversion(ht_mtrs, wt_lbs ):
    ht_cms = [ht*100 for ht in ht_mtrs]
    wt_kgs = [wt*.4535 for wt in wt_lbs]
    
#### 定义高度和重量列表:
ht = [5,5,4,7,6]
wt = [108, 120, 110, 98]

#### 使用line_profiler分析函数
%lprun -f conversion conversion(ht,wt)

---------------------------------------------------------------
#### 输出
Total time: 1.46e-05 s

File: <ipython-input-13-41e195af43a9>

Function: conversion at line 2

Line #      Hits         Time  Per Hit   % Time  Line Contents
==============================================================
     2       1        105.0    105.0     71.9      ht_cms = [ht*100 for ht in ht_mtrs]
     3       1         41.0     41.0     28.1      wt_kgs = [wt*.4535 for wt in wt_lbs]

输出详细信息：

以14.6微秒为单位（参考第一行输出）

生成的表有6列：

• 第1列（行#）—代码的行号（请注意，第#1行是故意从输出中省略的，由于它只是函数定义语句）

• 第2列（命中）—调用该行的次数

• 第3列（时间）—在代码行上花费的时间单位数（每一个时间单位为14.6微秒）

• 第4列（每次命中平均时间）—第3列除以第2列

• 第5列（%Time）—在所花费的总时间中，花在特定代码行上的时间百分比是多少

• 第6列（内容）—代码行的内容

你能够清楚地注意到，高度从米到厘米的转换几乎占了总时间的72%。

结束语

利用每一行代码的执行时间，咱们能够部署策略来提升代码的效率。在接下来的3个教程中，咱们将分享一些最佳实践来帮助你提升代码的效率。

我但愿这篇教程能提供帮助，你能学到一些新东西。

原文连接：https://towardsdatascience.com/did-you-know-you-can-measure-the-execution-time-of-python-codes-14c3b422d438

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