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使用 Python 的 `cProfile` 分析函数执行时间

news 2025/8/18 10:58:11

在 Python 开发中，了解代码的性能表现是优化程序的关键。cProfile 是 Python 内置的一个强大的性能分析工具，可以帮助我们分析函数的执行时间、调用次数等详细信息。今天，我们就来详细探讨如何使用 cProfile 来分析函数的执行时间。

一、`cProfile` 简介

cProfile 是 Python 的内置模块，用于性能分析。它提供了详细的性能报告，包括每个函数的执行时间、调用次数等。通过 cProfile，我们可以快速定位程序中的性能瓶颈。

二、使用 `cProfile` 分析函数执行时间

（一）基本用法

导入模块
首先，需要导入 cProfile 模块。
```
import cProfile
```

定义函数
定义一个或多个需要分析的函数。

def add(a, b):return a + bdef main():result = add(3, 4)print(result)

启动性能分析
使用 cProfile.run() 方法启动性能分析。
```
if __name__ == "__main__":cProfile.run('main()')
```

（二）示例代码

以下是一个完整的示例代码，展示如何使用 cProfile 分析函数的执行时间。

import cProfiledef add(a, b):return a + bdef main():result = add(3, 4)print(result)if __name__ == "__main__":cProfile.run('main()')

运行上述代码后，输出如下：

         3 function calls in 0.000 secondsOrdered by: standard namencalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)1    0.000    0.000    0.000    0.000 <string>:1(<module>)1    0.000    0.000    0.000    0.000 cProfile_example.py:4(add)1    0.000    0.000    0.000    0.000 cProfile_example.py:7(main)

（三）输出解释

ncalls：函数被调用的次数。
tottime：该函数执行的总时间（不包括调用其他函数的时间）。
percall：tottime 除以 ncalls，即每次调用的平均时间。
cumtime：该函数及其调用的所有函数的总执行时间。
percall：cumtime 除以 ncalls，即每次调用的平均时间。
filename:lineno(function)：函数的定义位置。

三、高级用法

（一）保存分析结果到文件

可以将分析结果保存到文件中，方便后续查看。

import cProfile
import pstatsdef add(a, b):return a + bdef main():result = add(3, 4)print(result)if __name__ == "__main__":profiler = cProfile.Profile()profiler.enable()main()profiler.disable()stats = pstats.Stats(profiler).sort_stats('cumtime')stats.dump_stats('profile_results.prof')

（二）加载和查看分析结果

使用 pstats 模块加载和查看保存的分析结果。

import pstatsstats = pstats.Stats('profile_results.prof')
stats.sort_stats('cumtime').print_stats()

（三）过滤和排序分析结果

可以对分析结果进行过滤和排序，以便更直观地查看关键信息。

import cProfile
import pstatsdef add(a, b):return a + bdef main():result = add(3, 4)print(result)if __name__ == "__main__":profiler = cProfile.Profile()profiler.enable()main()profiler.disable()stats = pstats.Stats(profiler).sort_stats('cumtime')stats.print_stats('add')  # 只显示包含 'add' 的函数