cProfile 和 Python：查找代码花费最多时间的特定行号答案

【问题标题】：cProfile and Python: Finding the specific line number that code spends most time oncProfile 和 Python：查找代码花费最多时间的特定行号
【发布时间】：2009-09-30 20:46:34
【问题描述】：

我正在使用 cProfile、pstats 和 Gprof2dot 来分析一个相当长的 Python 脚本。

结果告诉我，大部分时间都花在了调用我定义的对象中的方法上。但是，我真正想要的是确切地知道该函数中的哪个行号正在占用时间。

知道如何获取这些附加信息吗？

（顺便说一句，如果有帮助的话，我在 OSX 雪豹上使用 Python 2.6...）

【问题讨论】：

标签： python scripting numbers profiler line

【解决方案1】：

在 python 中有一个 line profiler 由 Robert Kern 编写。

【讨论】：

这看起来确实像我正在寻找的东西......但是，我无法在 OSX Snow Leopard 上安装，因为它正在寻找 10.4 SDK（在 10.6 上不存在）。在构建脚本中也找不到参考来更改它...如果它有助于我在使用“sudo python setup.py install”时得到的确切错误消息是：使用似乎不存在的 SDK 进行编译： /Developer/SDKs/MacOSX10.4u.sdk
我的 macbook 上没有这个问题（雪豹上也是如此）。我建议不要使用 sudo 进行安装，这通常是一个坏主意（它可能会破坏您的系统 python，并且 sudo 不会像您期望的那样导出您的环境变量）。我建议你把这个问题放到 enthought-dev 邮件列表中

【解决方案2】：

cProfile 不跟踪函数内的行号；它只跟踪定义函数的行号。

cProfile 尝试复制profile 的行为（这是纯 Python）。 profile 使用 pstats 存储运行数据，pstats 仅存储函数定义的行号，而不存储单个 Python 语句。

如果您需要更细致地了解您一直在吃什么，那么您需要将您的大函数重构为几个更小的函数。

【讨论】：

重构为小函数并不总是可行的——而且函数调用在 python 中很昂贵，这会显着影响速度。
+1：分解成更小的部分是最简单的方法。您还可以将一些块包装到本地定义的时间（用于分析）函数中。这甚至允许从不同的地方对同一函数进行单独的记帐调用。

【解决方案3】：

假设“消耗”的时间是某个数字，例如 40%。然后，如果您只是中断程序或在随机时间暂停它，那么您将看到它的概率是 40%，精确地暴露在调用堆栈上。这样做 10 次，在 4 个样本上，+/-，你会看到它。

This tells why it works.This is an example.

【讨论】：