首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么` `python -m profile scpt.py`中的总时间之和不能接近总运行时间?

在执行python -m profile scpt.py命令时,-m profile参数会启动Python的内置性能分析器,用于分析代码的执行情况。而scpt.py是要被分析的Python脚本。

总时间之和不能接近总运行时间的原因是,性能分析器在执行过程中会对代码进行采样,记录下每个采样点的时间戳和函数调用关系。这些采样点并不是连续的,而是根据一定的策略进行采样,因此可能会漏掉一些代码片段的执行时间。

另外,性能分析器本身也会消耗一定的系统资源,例如CPU和内存。这些资源消耗会导致实际运行时间与性能分析器记录的总时间之和存在一定的差异。

总之,python -m profile scpt.py中的总时间之和不能接近总运行时间是因为性能分析器的采样策略和资源消耗的影响。如果需要更精确的性能分析结果,可以考虑使用其他更专业的性能分析工具。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python性能分析指南

虽然你所写每个Python程序并不总是需要严密性能分析,但是当这样问题出现时,如果能知道Python生态系统许多种工具,这样总是可以让人安心。...简单说: real – 表示实际程序运行时间 user – 表示程序在用户态cpu时间 sys – 表示在内核态cpu时间 通过sys和user时间求和,你可以直观得到系统上没有其他程序运行时你程序运行所需要...若sys和user时间之和远远少于real时间,那么你可以猜测你程序主要性能问题很可能与IO等待相关。 使用计时上下文管理器进行细粒度计时 我们下一个技术涉及访问细粒度计时信息直接代码指令。...最普遍对象是哪些? 在运行时候,你可以通过执行下述指令查看程序前20个最普遍对象: ? 哪些对象已经被添加或删除? 我们也可以查看两个时间点之间那些对象已经被添加或删除: ?...回顾一下,objgraph 使我们可以: 显示占据python程序内存头N个对象 显示一段时间以后哪些对象被删除活增加了 在我们脚本显示某个给定对象所有引用 努力与精度 在本帖,我给你显示了怎样用几个工具来分析

91150
  • 时间都去哪儿了--python性能优化

    :0(fun()) 0 0.000 0.000 profile:0(profiler) ncall:函数运行次数 tottime:函数运行时间...,减去函数调用子函数运行时间 第一个percall:percall = tottime / nclall cumtime:函数及其所有子函数调整运行时间,也就是函数开始调用到结束时间。...Total Time:测试代码运行时间 Hits:表示每行代码运行次数 Time:每行代码运行时间 Per Hits:每行代码运行一次时间 % Time:每行代码运行时间百分比 5.memory_profiler...使用: 1.在需要测试函数加上@profile装饰 2.执行命令:python -m memory_profiler C:\Python34\test.py 输出如下: ?...3.在Name这一个列双击某一行可以跳转到对应代码。 4.以fun4这一行举例:fun4被调用了一次,运行时间为1000ms,占整个运行时间16.7% ?

    71920

    PyTorch 1.0 中文文档:torch.utils.bottleneck

    在命令行运行如下命令 python -m torch.utils.bottleneck /path/to/source/script.py [args] 其中 [args] 是script.py脚本参数...(任意个数).运行python -m torch.utils.bottleneck -h命令获取更多帮助说明....注意 选择查看哪个分析工具输出结果(CPU模式还是CUDA模式) ,首先应确定脚本是不是CPU密集型CPU-bound(“CPU时间远大于CUDA时间”)。...如果是cpu密集型,选择查看cpu模式结果。相反,如果大部分时间运行在GPU上,再查看CUDA分析结果相应CUDA操作。 当然,实际情况取决于您模型,可能会更复杂,不属于上面两种极端情况。...当然,如果CUDA启动时间远小于代码瓶颈,这就被可以忽略。

    24510

    Python - 性能分析 profile 使用方法

    简介 代码优化前提是需要了解性能瓶颈在什么地方,程序运行主要时间是消耗在哪里,对于比较复杂代码可以借助一些工具来定位,python 内置了丰富性能分析工具,如 profile, cProfile...: 参数名称 参数信息 ncalls 表示函数调用次数 tottime 表示指定函数运行时间,除掉函数调用子函数运行时间 percall (第一个 percall)等于...tottime/ncalls cumtime 表示该函数及其所有子函数调用运行时间,即函数开始调用到返回时间 percall (第二个 percall)即函数运行一次平均时间,等于 cumtime...运行命令查看性能分析结果 python -m cProfile test.py 将性能分析结果保存到result文件 python -m cProfile -o result.prof test.py...pip install snakeviz 运行Python代码同时用cProfile保存运行时间数据 注意:要用cProfile,使用 profile 会导致 snakeviz 无法读取日志 相关错误信息

    1.9K20

    使用cProfile等工具来提高python执行速度

    它能够自动计时并计数程序每一行代码,从而节省大量时间,是优化代码第一选择。...结果按时间排序(-s tottime),靠前更应该被优化。本例,random模组choice函数花费了时间将近1/3,现在你知道瓶颈在哪里了吧。 迫不及待去做优化了?...如果是需要长时间运行程序(譬如网页服务器),也有响应分析代码,命令类似于:profiling live-profile your_server_program.py。...一旦开始运行,你可以在程序运行时与之交互,并观察程序性能。 分析方法 优化 想知道你是否在循环中浪费了大量时间?现在我们知道程序在哪些地方花费了大量CPU时间,我们可以针对性进行优化。...统计一下整段代码时间,如下所示: time python your_program.py Which gives us: real 0m0.874s user 0m0.852s sys 0m0.280s

    1.5K70

    循序渐进解读Oracle AWR性能分析报告

    假设系统有M个session在运行,同一时刻有的session可能在利用CPU,有的session可能在访问硬盘,那么在一秒钟内,所有session时间加起来就可以表征系统在这一秒内繁忙程度。...一般,这个和最大值应该为M。这其实就是Oracle提供另一个重要指标:DB time,它用以衡量前端进程所消耗时间。 对除CPU以后计算资源访问,Oracle用等待事件进行描述。...一个高相应磁盘响应时间应当在10ms以内,最好不要超过20ms;如果达到了100ms,应用基本就开始出现严重问题甚至不能正常运行。 Av Blks/Rd 每次读多少个数据块。...之前我一直抱怨为什么v$segment_statistics没有统计段级别的索引分裂计数,原来ORACLE已经实现了。但是统计进这个指标,你觉得合适吗?...当时当某个SQL终止于做AWR报告选取2个快照间隔时间之后,那么它信息就不能被这个AWR报告反映出来。尽管它在采样周期里面的运行,也消耗了很多资源。

    3.4K260

    package runtime

    gctrace: 设置其为1,会导致垃圾收集器每次收集都向标准错误输出写入单行数据,概述收集 内存大小和暂停时间长度。设置其为2,会写入同样概述,但也会写入每次收集两个数据。...当垃圾收集器发现一个不能接触(即引用计数为零,程序不能再直接或间接访问该对象)具有终止器块时,它会清理该关联(对象到终止器)并在独立go程调用f(x)。这使x再次可以接触,但没有了绑定终止器。...如果一个循环结构包含一个具有终止器块,该循环不能保证会被当垃圾收集,终止器也不能保证会执行;因为没有尊重依赖关系顺序。 x终止器会在x变为不可接触之后任意时间被调度执行。...如果一个终止器必须运行较长时间,它应该在内部另开go程执行该任务。...uint64 // 已申请字节数(已释放部分也算在内) Sys uint64 // 从系统获取字节数(下面XxxSys之和) Lookups uint64

    94320

    python性能分析之cProfile模块

    cProfile是标准库内建分析工具其中一个,另外两个是hotshot和profile-s cumulative-s cumulative开关告诉cProfile对每个函数累计花费时间进行排序,...:ncalls:表示函数调用次数;tottime:表示指定函数运行时间,除掉函数调用子函数运行时间;percall:(第一个percall)等于 tottime/ncalls;cumtime...:表示该函数及其所有子函数调用运行时间,即函数开始调用到返回时间;percall:(第二个percall)即函数运行一次平均时间,等于 cumtime/ncalls;filename:lineno...-o profile.stats我们可与你通过这个函数将结果输出到一个文件,当然文件后缀名是任意,这里为了方便后面配合python中使用所以将后缀定为stats。...首先让我们运行下面的命令python3 -m cProfile -o loopdemo_profile.stats loopdemo.py然后运行下面的脚本import pstatsp=pstats.Stats

    3.7K10

    今晚九点|可视化分析 web 访问日志

    Python 基础 数值、字符串、列表、字典、文件使用 with 关键字使用 函数、lambda 函数、sorted 时间类型转化 时间类型转化 ?...统计 list 每个元素出现次数 languages = ['python', 'java', 'python', 'c', 'c++', 'go', 'c#', 'c++', 'lisp', 'c...日志属性 -什么时候 -什么人 -通过什么工具 -以什么方式 -访问了什么资源 -结果是什么(状态/返回数据大小) 每天点击量、点击数量 -每天日志行数、日志总行数(每天日志行数之和) 每天浏览者数量...、浏览者数量 -每天不重复 IP 数量 -不重复 IP 数量(每天不重复 IP 数量之和???)...发生错误请求有多少次,状态码分布情况 -每种状态码出现次数 每天流量大小 -每天日志每行流量之和 -流量之和(每天流量之和) 访问地域分布 -根据 IP 获取地理位置 发生访问次数最多 TOP

    76120

    初始单片机:51单片机最小系统最全讲解

    单片机也一样,当单片机系统在运行,受到环境干扰出现程序跑飞时候,按下复位按钮内部程序自动从头开始执行。...工作原理:在单片机系统,系统上电启动时候复位一次,当按键按下时候系统再次复位,如果释放后再按下,系统还会复位。所以可以通过按键断开和闭合在运行系统控制其复位。...也就是说,在单片机启动0.1S内,电容两端电压从0V增加到3.5V。这个时候10K电阻两端电压为从5V减少到1.5V(串联电路各处电压之和电压)。...在51单片机,小于1.5V电压信号为低电平信号,而大于1.5V电压信号为高电平信号。所以在开机0.1S内,单片机系统自动复位(RST引脚接收到高电平信号时间为0.1S左右)。...晶振电路 晶振是给单片机提供工作信号脉冲,这个脉冲就是单片机工作速度。例如,12M晶振单片机工作速度就是每秒12M

    1.4K50

    今晚九点|可视化分析 web 访问日志

    Python 基础 数值、字符串、列表、字典、文件使用 with 关键字使用 函数、lambda 函数、sorted 时间类型转化 时间类型转化 ?...统计 list 每个元素出现次数 languages = ['python', 'java', 'python', 'c', 'c++', 'go', 'c#', 'c++', 'lisp', 'c...日志属性 -什么时候 -什么人 -通过什么工具 -以什么方式 -访问了什么资源 -结果是什么(状态/返回数据大小) 每天点击量、点击数量 -每天日志行数、日志总行数(每天日志行数之和) 每天浏览者数量...、浏览者数量 -每天不重复 IP 数量 -不重复 IP 数量(每天不重复 IP 数量之和???)...发生错误请求有多少次,状态码分布情况 -每种状态码出现次数 每天流量大小 -每天日志每行流量之和 -流量之和(每天流量之和) 访问地域分布 -根据 IP 获取地理位置 发生访问次数最多 TOP

    65130

    使用 cProfile 和火焰图调优 Python 程序性能

    常用 sort 类型有两个: tottime,指的是函数本身运行时间,扣除了子函数运行时间 cumtime,指的是函数累计运行时间,包含了子函数运行时间 要获得对程序性能全面理解,经常需要两个指标都看一下...不过在这里,我们并不能直接使用命令行方式调用,因为我代码还需要一些比较繁重配置加载,如果把这部分时间算进去了,多少有些干扰,那么我们也可以直接在代码调用 cProfile。...注意这里我们使用了 cumtime 排序,也就是累计运行时间。 结果如下: 我们可以看到运行时间是 200ms,而其中红框内部分就占了 100ms!...修改代码之后,再次运行 profile 脚本,时长变成了 100ms: 这时候我们接着看,程序中下一个比较大头时间占用:jsonfinder 和 json decode/encode。...我们明明只运行了 100 次,为什么这个函数调用了 300 次呢?显然代码中有重复建树地方,也就是有隐藏 bug。

    1.4K20

    Jmeter限制打量QPS上限

    Constant Throughput Timer(常数吞吐量定时器):顾名思义,该定时器作用主要是控制吞吐量,使其保持吞吐量(以每分钟样本数表示)尽可能接近给定数字。...吞吐量为目标吞吐量除以60秒乘以线程数。 ● 当前线程组所有活动线程- 目标吞吐量在组所有活动线程之间分配。每个线程将根据需要延迟,基于它上次运行时间。...● 所有活动线程- 目标吞吐量在所有线程组所有活动线程之间分配。每个线程将根据需要延迟,基于它上次运行时间。在这种情况下,每个其他线程组都需要一个具有相同设置恒定吞吐量计时器。...● 当前线程组(共享)所有活动线程- 如上所述,但每个线程根据组任何线程上次运行时间而延迟。...唯一区别是,每个线程会根据组任何线程上次运行时间而延迟 image.png 当前线程组所有活动线程(共享): 与“当前线程组所有活动线程”选项基本相同。

    5.6K21

    Linux下性能调试工具-top和sar运维笔记

    一般终止进程可以使用15信号;如果不能正常结束那就使用信号9强制结束该进程。默认值是信号15。在安全模式此命令被屏蔽。 i 忽略闲置和僵死进程。这是一个开关式命令。 q 退出程序。...%user:显示在用户级别(application)运行使用 CPU 时间百分比。 %nice:显示在用户级别,用于nice操作,所占用 CPU 时间百分比。...%system:在核心级别(kernel)运行所使用 CPU 时间百分比。 %iowait:显示用于等待I/O操作占用 CPU 时间百分比。...%steal:管理程序(hypervisor)为另一个虚拟进程提供服务而等待虚拟 CPU 百分比。 %idle:显示 CPU 空闲时间占用 CPU 时间百分比。 1....,不包括在请求队列消耗时间.

    4K60

    python性能优化(1)

    看了一系列公开课,学习了一下python性能分析和性能优化一些方法。 1.为什么要分析性能 目前为止代码编写还不涉及性能优化问题,可能是做东西都不够复杂吧。...当然,python和底层语言相比,当然不能拼速度,但是这个速度是运行速度。很多场景,往往需求变化很快,而这就是底层语言弱点了,即开发周期长。...性能分析目的基本就是三点: 我们写python代码运行速度 如何 性能瓶颈在哪里 能有什么改进方案 一个程序复杂度分为时间复杂度和空间复杂度,前者指的是运行时间,后者指的是运行所需要内存存储空间...这个命令会返回程序运行时间情况,其中real与user+sys比值反映了程序是重IO还是重计算。如果两者很接近,比值几乎为1,那么就是重计算;反之则为重IO。...percall就是第二列除以第一列 cumtime这一列表示是函数进入到函数退出时间,包括了我们在这个函数运行调用其他函数运行时间

    84230

    【DB笔试面试822】在Oracle,AWR报告主要关注哪些方面内容?

    AWR性能报告指标往往是后一个快照和前一个快照指标的delta值,这是因为累计值并不能反映某段时间系统负载情况。如果为了诊断特定时段性能问题,那么采用时间不宜过长。...DB Time:427.44(mins)表明用户操作花费时间,包括CPU时间和活动非后台进程等待时间,也许有人会觉得奇怪,为什么在采样60分钟过程,用户操作时间竟然有427分钟呢?...v CPU时间占整个解析时间比率(Parse CPU to Parse Elapsd %):表示在解析SQL语句过程,CPU占整个解析时间比例,期望值是100%,说明解析没有产生等待,计算公式为:解析实际运行时间.../(解析实际运行时间+解析中等待资源时间),该值越大越好。...如果该值为100%,那么意味着CPU等待时间为0,没有任何等待。 v CPU非解析时间百分比(Non-Parse CPU %):即SQL实际运行时间/(SQL实际运行时间+SQL解析时间)。

    1.7K41

    计算机系统性能评价

    )与主板之间同步时钟频率 倍频 - CPU主频与外频之间倍数 主频 = 外频 × 倍频 如:Pentium 4 2.4G CPU主频 2400M = 133M(外频) × 18(倍频) 2)CPI.../ 程序中指令总数        = $\sum$(程序各类指令CPI × 程序该类指令比例) CPI应用举例 例 某计算机指令系统各类指令所占比例及CPI 如下表所示,求程序CPI 指令类型...执行一段程序所需时间 - (CPU时间 + I/O时间 + 存储访问时间 + 各类排队延时等 CPU时间 = 程序中所有指令时钟周期数之和 × T                = 程序中所有指令时钟周期数之和.../ f CPU时间计算方法 考虑CPI后CPU时间:   CPU时间 = 指令数 × $\sum_{i=1}^n$(CPIi × ICi / 指令数...)   程序执行时间 t = 指令数量 / (MIPS × 106) CPU时间应用举例 例 某计算机主频为1GHz,在其上运行目标代码包含2×105条指令

    97187
    领券