Python效能分析技巧

阿新 • • 發佈：2020-09-01

作者|Ujjwal Dalmia
編譯|VK
來源|Towards Data Science

當我們開始精通程式語言時，我們不僅希望實現最終目標，而且希望使我們的程式高效。

在這個教程中，我們將學習一些Ipython的命令，這些命令可以幫助我們對Python程式碼進行時間分析。

注意，在本教程中，我建議使用Anaconda。

1.分析一行程式碼

要檢查一行python程式碼的執行時間，請使用%timeit。下面是一個簡單的例子來了解它的工作原理：

#### magics命令%timeit的簡單用法
%timeit [num for num in range(20)]

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

主要注意事項：

在要分析的程式碼行之前使用%timeit
它返回程式碼執行的平均值和標準偏差。在上面的示例中，執行了7次，每次執行對該程式碼迴圈100萬次(預設行為)。這需要平均1.08微秒和43納秒的標準偏差。
在呼叫magic命令時，可以自定義執行和迴圈的數量。示例如下：

#### 在%timeit magic命令中自定義執行和迴圈數
%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)

使用命令選項-r和-n，分別表示執行次數和迴圈次數，我們將時間配置檔案操作定製為執行5次和迴圈100次。

2.分析多行程式碼

本節向前邁進了一步，並解釋瞭如何分析完整的程式碼塊。通過對%timeit magic命令進行一個小的修改，將單百分比（%）替換為雙百分比（%%），就可以分析一個完整的程式碼塊。以下為示例演示，供參考：

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

可以觀察到for迴圈的平均執行時間為10.5微秒。請注意，命令選項-r和-n分別用於控制執行次數和迴圈次數。

3.程式碼塊中的每一行程式碼進行時間分析

到目前為止，我們只在分析一行程式碼或程式碼塊時檢視摘要統計資訊。如果我們想評估程式碼塊中每一行程式碼的效能呢？使用Line_profiler 。

Line_profiler 包可用於對任何函式執行逐行分析。要使用line_profiler軟體包，請執行以下步驟：

安裝—Line_profiler 包可以通過簡單的呼叫pip或conda Install來安裝。如果使用的是針對Python的anaconda發行版，建議使用conda安裝

#### 安裝line_profiler軟體包
conda install line_profiler

載入擴充套件—一旦安裝，你可以使用IPython來載入line_profiler:

#### 載入line_profiler的Ipython擴充套件
%load_ext line_profiler

時間分析函式—載入後，使用以下語法對任何預定義函式進行時間分析

%lprun -f function_name_only function_call_with_arguments

語法細節：

對line_profiler的呼叫以關鍵字%lprun開始，後跟命令選項-f
命令選項之後是函式名，然後是函式呼叫

在本練習中，我們將定義一個接受高度（以米為單位）和重量（以磅為單位）列表的函式，並將其分別轉換為釐米和千克。

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

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

---------------------------------------------------------------
#### 輸出
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]

輸出詳細資訊：

以14.6微秒為單位（參考第一行輸出）

生成的表有6列：