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（注：本文由deepseek-V3生成，经过人工核查）

line_profiler 是一个非常好用的Python模块，用于逐行分析代码的性能。它可以帮助你找出给定函数中哪些行消耗了最多的时间，从而进行优化。以下是使用 line_profiler 的基本步骤：

1. 安装 line_profiler

首先，你需要安装 line_profiler 模块。可以通过 pip 来安装：

pip install line_profiler

2. 使用 @profile 装饰器

在你想要分析的函数（可以有多个）上添加 @profile 装饰器。这个装饰器告诉 line_profiler 需要分析这个函数。

@profile
def my_function():# 你的代码pass

3. 运行 kernprof 脚本

line_profiler 提供了一个名为 kernprof 的命令行工具来运行你的脚本并生成分析结果。

kernprof -l my_script.py

这将运行你的脚本，并生成一个 .lprof 文件，其中包含了分析结果。

4. 查看分析结果

使用 line_profiler 提供的 python -m line_profiler 命令来查看分析结果：

python -m line_profiler my_script.py.lprof

这将输出一个详细的逐行分析报告，显示每行代码的执行时间、调用次数等信息。

示例

假设你有一个脚本 my_script.py，内容如下：

@profile
def my_function():total = 0for i in range(1000):total += ireturn totalif __name__ == "__main__":my_function()

运行 kernprof：

kernprof -l my_script.py

然后查看分析结果：

python -m line_profiler my_script.py.lprof

输出可能类似于：

Timer unit: 1e-06 sTotal time: 0.000123 s
File: my_script.py
Function: my_function at line 2Line #      Hits         Time  Per Hit   % Time  Line Contents
==============================================================2                                           @profile3                                           def my_function():4         1            2      2.0      1.6      total = 05      1001          100      0.1     81.3      for i in range(1000):6      1000           20      0.0     16.3          total += i7         1            1      1.0      0.8      return total

5. 解释结果

• Line #: 代码行号。
• Hits: 该行代码被执行的次数。
• Time: 该行代码执行的总时间（以微秒为单位）。
• Per Hit: 每次执行该行代码的平均时间。
• % Time: 该行代码执行时间占总时间的百分比。
• Line Contents: 代码内容。

通过这个报告，你可以看到哪些行代码消耗了最多的时间，从而进行优化。

注意事项

• @profile 装饰器只在运行 kernprof 时生效，直接运行脚本时不会生效，可能还会报错，所以要记得在不用的时候注释掉。
• 只能监听某些函数的所有语句在该程序的运行过程中的调用次数和时间，如果不给子函数添加profile修饰则无法穿透到子函数