摘要：上面手工插斷點(diǎn)的方法十分原始，用起來不是那么方便，即使用了上下文管理器實(shí)現(xiàn)起來還是略顯笨重。它既提供了命令行接口，又能用于代碼文件之中。

雖然運(yùn)行速度慢是 Python 與生俱來的特點(diǎn)，大多數(shù)時候我們用 Python 就意味著放棄對性能的追求。但是，就算是用純 Python 完成同一個任務(wù)，老手寫出來的代碼可能會比菜鳥寫的代碼塊幾倍，甚至是幾十倍（這里不考慮算法的因素，只考慮語言方面的因素）。很多時候，我們將自己的代碼運(yùn)行緩慢地原因歸結(jié)于python本來就很慢，從而心安理得地放棄深入探究。

但是，事實(shí)真的是這樣嗎？面對python代碼，你有分析下面這些問題嗎：

程序運(yùn)行的速度如何？

程序運(yùn)行時間的瓶頸在哪里？

能否稍加改進(jìn)以提高運(yùn)行速度呢？

為了更好了解python程序，我們需要一套工具，能夠記錄代碼運(yùn)行時間，生成一個性能分析報告，方便徹底了解代碼，從而進(jìn)行針對性的優(yōu)化（本篇側(cè)重于代碼性能分析，不關(guān)注如何優(yōu)化）。

假設(shè)有一個字符串，想將里面的空格替換為字符‘-’，用python實(shí)現(xiàn)起來很簡單，下面是四種方案：

def slowest_replace():
    replace_list = []
    for i, char in enumerate(orignal_str):
        c = char if char != " " else "-"
        replace_list.append(c)
    return "".join(replace_list)

def slow_replace():
    replace_str = ""
    for i, char in enumerate(orignal_str):
        c = char if char != " " else "-"
        replace_str += c
    return replace_str

def fast_replace():
    return "-".join(orignal_str.split())

def fastest_replace():
    return orignal_str.replace(" ", "-")

這四種方案的效率如何呢，哪種方案比較慢呢？這是一個問題！

最直接的想法是在開始 replace 函數(shù)之前記錄時間，程序結(jié)束后再記錄時間，計(jì)算時間差即為程序運(yùn)行時間。python提供了模塊 time，其中 time.clock() 在Unix/Linux下返回的是CPU時間(浮點(diǎn)數(shù)表示的秒數(shù))，Win下返回的是以秒為單位的真實(shí)時間(Wall-clock time)。

由于替換函數(shù)耗時可能非常短，所以這里考慮分別執(zhí)行 100000次，然后查看不同函數(shù)的效率。我們的性能分析輔助函數(shù)如下：

def _time_analyze_(func):
    from time import clock
    start = clock()
    for i in range(exec_times):
        func()
    finish = clock()
    print "{:<20}{:10.6} s".format(func.__name__ + ":", finish - start)

這樣就可以了解上面程序的運(yùn)行時間情況：

第一種方案耗時是第四種的 45 倍多，大跌眼鏡了吧！同樣是 python代碼，完成一樣的功能，耗時可以差這么多。

為了避免每次在程序開始、結(jié)束時插入時間斷點(diǎn)，然后計(jì)算耗時，可以考慮實(shí)現(xiàn)一個上下文管理器，具體代碼如下：

class Timer(object):
    def __init__(self, verbose=False):
        self.verbose = verbose

    def __enter__(self):
        self.start = clock()
        return self

    def __exit__(self, *args):
        self.end = clock()
        self.secs = self.end - self.start
        self.msecs = self.secs * 1000  # millisecs
        if self.verbose:
            print "elapsed time: %f ms" % self.msecs

使用時只需要將要測量時間的代碼段放進(jìn) with 語句即可，具體的使用例子放在 gist 上。

上面手工插斷點(diǎn)的方法十分原始，用起來不是那么方便，即使用了上下文管理器實(shí)現(xiàn)起來還是略顯笨重。還好 Python 提供了timeit模塊，用來測試代碼塊的運(yùn)行時間。它既提供了命令行接口，又能用于代碼文件之中。

命令行接口可以像下面這樣使用：

$ python -m timeit -n 1000000 ""I like to reading.".replace(" ", "-")"
1000000 loops, best of 3: 0.253 usec per loop
$ python -m timeit -s "orignal_str = "I like to reading."" ""-".join(orignal_str.split())"
1000000 loops, best of 3: 0.53 usec per loop

具體參數(shù)使用可以用命令 python -m timeit -h 查看幫助。使用較多的是下面的選項(xiàng)：

-s S, --setup=S: 用來初始化statement中的變量，只運(yùn)行一次；

-n N, --number=N: 執(zhí)行statement的次數(shù)，默認(rèn)會選擇一個合適的數(shù)字；

-r N, --repeat=N: 重復(fù)測試的次數(shù)，默認(rèn)為3；

可以用下面的程序測試四種 replace函數(shù)的運(yùn)行情況（完整的測試程序可以在 gist 上找到）：

def _timeit_analyze_(func):
    from timeit import Timer
    t1 = Timer("%s()" % func.__name__, "from __main__ import %s" % func.__name__)
    print "{:<20}{:10.6} s".format(func.__name__ + ":", t1.timeit(exec_times))

運(yùn)行結(jié)果如下：

Python的timeit提供了 timeit.Timer() 類，類構(gòu)造方法如下：

Timer(stmt="pass", setup="pass", timer=)

其中：

stmt: 要計(jì)時的語句或者函數(shù)；

setup: 為stmt語句構(gòu)建環(huán)境的導(dǎo)入語句；

timer: 基于平臺的時間函數(shù)(timer function)；

Timer()類有三個方法：

timeit(number=1000000):?返回stmt執(zhí)行number次的秒數(shù)(float)；

repeat(repeat=3, number=1000000): repeat為重復(fù)整個測試的次數(shù)，number為執(zhí)行stmt的次數(shù)，返回以秒記錄的每個測試循環(huán)的耗時列表；

print_exc(file=None): 打印stmt的跟蹤信息。

此外，timeit 還提供了另外三個函數(shù)方便使用，參數(shù)和 Timer 差不多。

timeit.timeit(stmt="pass", setup="pass", timer=, number=1000000)
timeit.repeat(stmt="pass", setup="pass", timer=, repeat=3, number=1000000)
timeit.default_timer()

以上方法適用于比較簡單的場合，更復(fù)雜的情況下，可以用標(biāo)準(zhǔn)庫里面的profile或者cProfile，它可以統(tǒng)計(jì)程序里每一個函數(shù)的運(yùn)行時間，并且提供了可視化的報表。大多情況下，建議使用cProfile，它是profile的C實(shí)現(xiàn)，適用于運(yùn)行時間長的程序。不過有的系統(tǒng)可能不支持cProfile，此時只好用profile。

可以用下面程序測試 timeit_profile() 函數(shù)運(yùn)行時間分配情況。

import cProfile
from time_profile import *

cProfile.run("timeit_profile()")

這樣的輸出可能會很長，很多時候我們感興趣的可能只有耗時最多的幾個函數(shù)，這個時候先將cProfile 的輸出保存到診斷文件中，然后用 pstats 定制更加有好的輸出（完整代碼在 gist 上）。

cProfile.run("timeit_profile()", "timeit")
p = pstats.Stats("timeit")
p.sort_stats("time")
p.print_stats(6)

輸出結(jié)果如下：

如果覺得 pstas 使用不方便，還可以使用一些圖形化工具，比如 gprof2dot 來可視化分析 cProfile 的診斷結(jié)果。

vprof 也是一個不錯的可視化工具，可以用來分析 Python 程序運(yùn)行時間情況。如下圖：

上面的測試最多統(tǒng)計(jì)到函數(shù)的執(zhí)行時間，很多時候我們想知道函數(shù)里面每一行代碼的執(zhí)行效率，這時候就可以用到 line_profiler 了。

line_profiler 的使用特別簡單，在需要監(jiān)控的函數(shù)前面加上 @profile 裝飾器。然后用它提供的 kernprof -l -v [source_code.py] 行進(jìn)行診斷。下面是一個簡單的測試程序 line_profile.py：

from time_profile import slow_replace, slowest_replace

for i in xrange(10000):
    slow_replace()
    slowest_replace()

運(yùn)行后結(jié)果如下：

輸出每列的含義如下：

Line #: 行號

Hits: 當(dāng)前行執(zhí)行的次數(shù).

Time: 當(dāng)前行執(zhí)行耗費(fèi)的時間，單位為 "Timer unit:"

Per Hit: 平均執(zhí)行一次耗費(fèi)的時間.

% Time: 當(dāng)前行執(zhí)行時間占總時間的比例.

Line Contents: 當(dāng)前行的代碼

line_profiler 執(zhí)行時間的估計(jì)不是特別精確，不過可以用來分析當(dāng)前函數(shù)中哪些行是瓶頸。

博客地址

A guide to analyzing Python performance
timeit – Time the execution of small bits of Python code
Profiling Python using cProfile: a concrete case
profile, cProfile, and pstats – Performance analysis of Python programs.
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