tgoop.com/pyproglib/6537
Create:
Last Update:
Last Update:
⚙️ How to: оптимизируем код с помощью профилировщика
Хотите узнать, что замедляет ваш код? Используйте встроенный профилировщик cProfile. Этот мощный инструмент поможет выявить проблемные участки и ускорить выполнение.
Пример использования:
import hashlib
import cProfile
cProfile.run('hashlib.md5("abcdefghiijkl").digest()')
Что показывает результат:
▪️ Общее время: 4 вызова функций за 0.000 CPU секунд.
▪️ Подробная статистика:
-
ncalls
: количество вызовов.-
tottime
: общее время в функции.-
percall
: время на один вызов.-
cumtime
: кумулятивное время.-
filename:lineno(function)
: расположение функции.Пример вывода:
Ordered by: standard name
ncalls 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 {hashlib._md5}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'digest' of '_hashlib.HASH' objects}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
Как оптимизировать:
1. Анализируйте
tottime
и cumtime
: ищите функции с наибольшим временем выполнения.2. Сократите вызовы: если ncalls высок, рассмотрите оптимизацию логики.
3. Тестируйте изменения: повторяйте профилирование после оптимизации.
Библиотека питониста #буст
BY Библиотека питониста | Python, Django, Flask

Share with your friend now:
tgoop.com/pyproglib/6537