Курс Python → Профилирование с cProfile
Модуль cProfile в Python предоставляет возможность профилирования кода, что позволяет выявить узкие места в производительности программы. При помощи cProfile можно узнать, сколько времени занимает выполнение каждой функции, сколько раз она вызывается, а также сколько времени занимают ее вызовы.
Для использования cProfile необходимо импортировать модуль в свой скрипт и запустить профилирование перед выполнением кода, который требуется проанализировать. Например, можно использовать следующий код:
import cProfile
def my_function():
# код функции
cProfile.run('my_function()')
После выполнения профилирования можно получить отчет, который покажет подробную статистику выполнения кода. В отчете будет выведена информация о времени выполнения каждой функции, количестве вызовов, а также суммарное время выполнения. Это поможет определить, какие части кода требуют оптимизации.
Кроме того, cProfile позволяет сохранить отчет в файл для последующего анализа или сравнения результатов профилирования различных версий программы. Для сохранения отчета в файл можно использовать следующий код:
import cProfile
def my_function():
# код функции
cProfile.run('my_function()', filename='profile_results.txt')
В итоге, использование модуля cProfile в Python является эффективным способом профилирования кода и оптимизации производительности программы. Анализ результатов профилирования позволяет выявить узкие места в коде и улучшить его работу.
Другие уроки курса "Python"
- Управление виртуальными средами в Python
- Обработка исключений
- Управление контекстом с помощью декоратора contextmanager
- Оптимизация гиперпараметров в Python
- Списковое включение в Python
- Нахождение хеша для бесконечности и NaN в Python
- Метод __irshift__ для побитового сдвига вправо
- Метод classmethod
- Объединение итераторов
- Названия столбцов в Python таблицах
- Проверка подстроки в строке
- Создание вложенных циклов for
- Операции с числами в Python
- Экспорт функций в Python
- Вложенные функции в Python
- Операторы увеличения и уменьшения в Python
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Создание словарей в Python
- Прокачанный трейсинг ошибок
- Генерация случайных чисел в Python
- Декоратор проверки активности
- None в Python: использование и особенности
- Изменение элемента списка
- Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky
- Итерация по коллекции в Python
- Профилирование кода
- Форматирование строк в Python
- Декораторы в Python
- Объединение списков в Python
- Метод __int__ в Python
- Регистрация на курсы SF Education
- Удаление элемента по индексу
- Вывод баннеров
- Преобразование кортежа в словарь.
- Поиск подстроки в строке
- Функции высшего порядка в Python
- Лямбда-функции в Python
- Срезы в Numpy
- Экранирование символов в Python
- Атрибуты массивов в Numpy
- Dict Comprehension в Python
- Класс-оболочка для словарей
- Функция eval() в Python
- Работа со строками в Python
- Фильтрация списка от «ложных» значений
- Работа с датами в Python
