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"
- Mad Libs Generator
- Python groupby() из itertools: работа с повторяющимися элементами
- Модуль itertools: эффективная работа с итераторами
- Создание спинбокса в tkinter
- Функция reversed() в Python
- Подсказки типов в Python
- Библиотека schedule: планировщик задач
- Функции высшего порядка в Python
- Рекурсия для обращения строки
- Операторы увеличения и уменьшения в Python
- Итераторы в Python
- Сериализация данных в JSON с помощью json.dumps
- Функции в Python: создание и вызов
- Тип данных TypeVarTuple
- Обработка исключений
- Retrying в Python: повторные вызовы
- Объединение словарей в Python
- Метод Self в Python
- Оператор «and» в Python
- Логирование с Loguru
- Удаление элемента по индексу
- Создание уникального множества
- Сериализация и десериализация объектов
- Подсчет элементов в списке с Counter
- Работа с срезами в Numpy
- Декораторы для регистрации функций
- Оператор break в Python
- Работа с парами ключ-значение
- Метод join() для объединения элементов
- Генераторы данных
- Именованные срезы в Python
- Работа с CSV файлами в Python
- Работа с функцией next() в Python
- Генератор чисел Фибоначчи
- Разработка Telegram-ботов
- Модуль antigravity: генерация координат
- Избегайте изменяемых аргументов
- Вложенные генераторы в Python
- Python: цикл for и оператор присваивания
- Декораторы в Python
- Подсчет элементов в Python
- SciPy: широкий функционал для математических операций
- Проверка элемента в множестве.
- Dict Comprehension в Python
- Основные методы NumPy
- Работа с каталогами в Python
- Объединение коллекций в Python
