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

如何使用snakeviz和cProfile查看是什么降低了Python脚本的运行速度

SnakeViz是一个用于可视化Python脚本性能分析结果的工具,而cProfile是Python自带的性能分析工具。通过使用SnakeViz和cProfile,可以方便地查看Python脚本中哪些部分导致了性能瓶颈,从而帮助优化代码以提高运行速度。

使用SnakeViz和cProfile进行性能分析的步骤如下:

  1. 安装SnakeViz和cProfile:在命令行中使用pip命令安装SnakeViz和cProfile模块。
  2. 安装SnakeViz和cProfile:在命令行中使用pip命令安装SnakeViz和cProfile模块。
  3. 在Python脚本中添加性能分析代码:在需要进行性能分析的代码段前后添加cProfile的相关代码,以记录运行时间和函数调用等信息。例如:
  4. 在Python脚本中添加性能分析代码:在需要进行性能分析的代码段前后添加cProfile的相关代码,以记录运行时间和函数调用等信息。例如:
  5. 生成性能分析结果文件:运行Python脚本后,将生成一个统计分析的结果文件(通常为一个二进制文件),默认名称为profile
  6. 使用SnakeViz进行可视化分析:在命令行中使用snakeviz命令打开SnakeViz的web界面,通过该界面加载并可视化上一步生成的结果文件。
  7. 使用SnakeViz进行可视化分析:在命令行中使用snakeviz命令打开SnakeViz的web界面,通过该界面加载并可视化上一步生成的结果文件。
  8. 运行以上命令后,会在命令行中显示一个URL地址,将该地址复制到浏览器中打开即可看到性能分析结果的可视化界面。

使用SnakeViz和cProfile进行性能分析可以帮助开发者定位Python脚本中的性能瓶颈,并进行有针对性的优化。在优化过程中,可以关注运行时间较长的函数、频繁调用的函数以及消耗较多资源的代码段。通过优化这些关键部分,可以显著提升Python脚本的运行速度。

在腾讯云中,可以使用腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine,TKE)来运行Python脚本,并结合腾讯云云服务器(Cloud Virtual Machine,CVM)来进行性能分析和优化。具体可参考腾讯云容器服务和云服务器的相关文档:

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 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...性能分析 python 脚本中分析 cProfile.run('fun()') # or profile.run('fun()') 输出 104 function calls in 0.000...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...').print_stats() 可视化 比较推荐使用 snakeviz可视化代码运行时间 官网:https://jiffyclub.github.io/snakeviz/ 安装 snakeviz...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

PyTorch消除训练瓶颈 提速技巧

存储如果有条件,尽量使用SSD存放数据,SSD机械硬盘在训练时候读取速度不是一个量级。笔者试验过,相同代码,将数据移动到SSD上要比在机械硬盘上快10倍。...操作系统尽量用Ubuntu就可以(实验室用) 如何实时查看Ubuntu下各个资源利用情况呢?...如何测试训练过程瓶颈 如果现在程序运行速度很慢,那应该如何判断瓶颈在哪里呢?PyTorch中提供了工具,非常方便可以查看设计代码在各个部分运行所消耗时间。...当然,也可用cProfile这样工具来测试瓶颈所在,先运行以下命令。...一般设置为 cpu 核心数或gpu数量 编码时候要注意尽可能减少CPUGPU之间数据传输,使用类似numpy编码方式,通过并行方式来处理,可以提高性能。

1.9K20
  • 《利用Python进行数据分析·第2版》 附录B 更多关于IPython内容(完)B.1 使用命令历史B.2 与操作系统交互B.3 软件开发工具B.4 使用IPython高效开发技巧B.5 IPy

    用调试器帮助开发代码也很容易,特别是当你希望设置断点或在函数脚本间移动,以检查每个阶段状态。有多种方法可以实现。第一种是使用%run-d,它会在执行传入脚本任何代码之前调用调试器。...使用cProfile通常方式是在命令行中运行一整段程序,输出每个函数累积时间。...运行这个脚本使用下面的命令行: python -m cProfile cprof_example.py 运行之后,你会发现输出是按函数名排序。...cProfile会记录每个函数起始结束时间,使用它们进行计时。 除了在命令行中使用cProfile也可以在程序中使用,分析任意代码块,而不必运行新进程。...其中之一是SnakeViz(https://github.com/jiffyclub/snakeviz/),它会使用d3.js产生一个分析结果交互可视化界面。

    1.6K110

    开发、调试计算机视觉代码有哪些技巧?

    变量传到 Python 终端后,就能对变量进行全面分析了,比如 使用 loga,tree 来分析 Note: gg 意思是 to Global and log, g 用法一样, 但 gg 会在传输同时打印变量...需要注意, 如果之前在终端中存在一样变量名称,则变量值会被新值覆盖. 在函数内运行 g(),便会将函数 (或 module) 内所有变量一同传到当前 Python 交互终端。 ?...此外 SnakeViz 是一个很棒性能分析工具,SnakeViz 能够通过 cProfile 文件,来统计代码函数调用情况,并可视化出代码 火焰图。...但是, 先生成 cProfile 文件,再运行 SnakeViz 流程非常繁琐,我把这一套操作封装成了 boxx.performance 来简化流程: ?...如今数据集都数百上千 GB,在数据清洗预处理时 要写多进程 Python 代码 来榨干 CPU 每一个线程获得加速。

    93910

    代码优化指南:人生苦短,我用Python

    在其中每一篇文章中,作者都会介绍几种可用于 Python 代码工具分析器,以及它们可以如何帮助你更好地在前端(Python 脚本/或后端(Python 解释器)中找到瓶颈。...在这一部分中我们首先会关注如何追踪 Python 脚本 CPU 使用情况,并重点讨论 cProfile、line_profiler、pprofile vprof。...而后一部分重点介绍了一些可用于在运行 Python 脚本时对解释器进行性能分析工具方法,主要讨论了 CPython PyPy 等。...接下来我们会看看你可以如何追踪你 Python 脚本 CPU 使用。...CPU 分析——Python 解释器 在这一节,我将介绍一些可用于在运行 Python 脚本时对解释器进行性能分析工具方法。

    1.1K130

    让你Python提速30%!(上)

    讨厌Python的人总是说,他们不想使用Python原因之一是它速度太慢。...好吧,不管使用哪种编程语言,具体程序是快还是慢,很大程度上取决于编写程序开发人员以及他们编写优化快速程序技能能力。...所以,让我们来证明一些人是错,让我们看看如何提高Python程序性能并使它们变得非常快! ? ? 时间剖析 在开始优化任何东西之前,我们首先需要找出代码哪些部分实际上会减慢整个程序速度。...在这里,我们使用cProfile模块time参数运行测试脚本,以便按内部时间(cumtime)对行进行排序。这给了我们很多信息,你可以看到上面的行大约是实际输出10%。...时间包提供Time.perf_计数器Time.process_时间。这里区别在于perf_计数器返回绝对值,其中包括Python程序进程未运行时间,因此它可能会受到机器负载影响。

    43120

    Python脚本分析CPU使用情况

    接下来我们将看看如何跟踪Python脚本使用时CPU使用情况,重点关注以下几个方面: 1、cProfile 2、line_profiler 3、pprofile 4、vprof...其余时间花在Pythonlist.append(22.33%)range(11.51%)中。 作为一个简单脚本,我们只需要重写我们脚本,具体的如下所示: ?...如果我们使用CPython2测量我们脚本时间, ? 还有PyPy2: ? 我们通过使用PyPy2CPython23.1X获得了不错效果,下面是cProfile调用流程图: ?...您可以获得脚本整个输出,并且在每行之前,您可以看到对其进行调用次数,运行时间(秒),每次调用时间全局时间百分比,pprofile为我们输出添加了额外行(如第4450行,以(call)开头...vprof vprof是一个Python分析器,为各种Python程序特性(如运行时间内存使用)提供丰富交互式可视化。它是一个基于Node.JS图形化显示在网页中结果。

    1.4K50

    Python cProfile 输出解析及其解决方案

    cProfilePython 中用于性能分析内置模块,它可以帮助你确定程序中哪些部分消耗了最多时间。通常,使用 cProfile 会输出大量数据,需要进行解析分析。...下面是关于 cProfile 输出解析及其解决方案一些提示:1、问题背景我们有一个 Python 脚本,它通过 CSV 文件进行顺序解析,并执行简单数据清理,然后将数据写入一个新 CSV 文件中。...脚本运行非常慢。使用 cProfile 进行分析,得到了以下输出:问题截图链接2、解决方案为了搞清楚为什么脚本运行这么慢,我们分析了 cProfile 输出结果。...输出中,我们看到 db_insert 函数 tottime cumtime 都非常高,说明这个函数花费了很长时间。...这样可以大大提高脚本运行速度。总体来说,使用 cProfile 进行性能分析后,可以使用 pstats 模块提供各种方法来解析分析输出结果,从而找出程序中性能瓶颈并进行优化。

    17710

    PyTorch 1.0 中文文档:torch.utils.bottleneck

    译者: belonHan torch.utils.bottleneck是 调试瓶颈bottleneck时首先用到工具.它总结了python分析工具与PyTorch自动梯度分析工具在脚本运行中情况....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...警告 当运行CUDA代码时,由于CUDA内核异步特性, cProfile输出 cpu模式autograd分析工具可能无法显示正确计时: 报告CPU时间 是用于启动内核时间,不包括在GPU上执行时间...如果是cpu密集型,选择查看cpu模式结果。相反,如果大部分时间都运行在GPU上,再查看CUDA分析结果中相应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。...警告 如果您在分析CUDA代码, bottleneck运行第一个分析工具 (cProfile),它时间中会包含CUDA启动(CUDA缓存分配)时间。

    24610

    Python自带调试及性能分析神器

    工具可以大大提升效率,节省时间,能自己掌控时间越多,越自由。Python 也是效率工具,使用越多,你省下来时间就越多,你就会越觉得自由,因为一切尽在你代码掌控中。...所以,掌握通用技术才能通吃,而命令行调试工具 pdb 就是通用,掌握这个,无论什么环境都不影响你 debug。 接下来,我们就一起来看看,pdb 在 Python 中到底应该如何使用。...使用 cProfile 进行性能分析 除了要对程序进行调试,性能分析也是每个开发者必备技能。...('fib_seq(30)') 或者更简单一些,直接在运行脚本命令中,加入选项“-m cProfile”也很方便: python -m cProfile test.py 运行结果如下: (py37env...这只是个简单例子,便是 cProfile 基本用法,当然,cProfile 还有很多其他功能,还可以结合 stats 类来使用,你可以阅读相应官方文档来了解。

    2.2K10

    如何使 Python 程序快如闪电?这里有妙招

    讨厌 Python 的人总是说,他们不想使用 Python 原因之一是它速度太慢。...所以,让我们来证明那些人是错——让我们看看如何提高 Python 程序性能并使它们变得非常快! 时间性能 在开始优化任何代码之前,我们首先需要找出代码哪些部会减慢整个程序速度。...在这里,我们使用 cProfile 模块 time 参数运行测试脚本,以便按内部时间(cumtime)对行进行排序。这给了我们很多信息,你可以看到上面的行大约是实际输出 10%。...我基本上不会向你展示一些能够神奇地解决性能问题技巧代码片段。这更多是关于一般想法策略,当你使用这些策略时,它们可以对性能产生巨大影响,在某些情况下甚至可以提高 30% 速度。...我编写每个作用域,因为它不仅仅和局部变量全局变量使用有关。实际上,在函数中局部变量、类级属性全局之间查找速度也存在差异。

    57610

    NumPy 秘籍中文第二版:七、性能分析调试

    进行分析 安装line_profiler 使用line_profiler分析代码 具有cProfile扩展名性能分析代码 使用 IPython 进行调试 使用PuDB进行调试 简介 调试是从软件中查找删除错误行为...我们将使用几种数组大小对sort() NumPy 函数计时。 经典快速排序归并排序算法平均运行时间为O(N log N),因此我们将尝试将这个模型拟合到结果。...使用 Git 查看源代码: $ git clone https://github.com/rkern/line_profiler 签出源代码后,按如下所示构建它: $ python setup.py install...Line Contents 该行内容 另见 Github line_profiler项目页面 cProfile扩展代码性能分析 cProfilePython 2.5 中引入C扩展名。...使用bt命令查看调用栈: ipdb> bt ...

    99310

    求你不要再用这几个 Python 编码了,太慢了...

    01 循环 我们通常对for循环情有独钟,在需要进行大量作业时,首先想到就是使用 for 循环。而在优化速度时,尤其是在讨论大型数据集时,这些循环简直就是噩梦般存在。...了解何时使用这些工具标志着优秀与卓越脚本之间区别。 03 在黑盒中优化 你一定对这种感觉很熟悉,虽然发现了代码运行缓慢,但却对原因一无所知时。这就好比在没有灯光情况下修灯泡。...假设你有一个计算斐波那契数字函数。你费尽心力来完善数学推理,但速度仍然很慢。结果发现,瓶颈可能是某些看不见东西,比如在边运行代码边将结果记录到磁盘文件中。 解决方法:cProfile 来救场!...Python 内置cProfile模块就是你性能侦探。...下面介绍如何使用它: import cProfile def my_function(): # Your code to be profiled cProfile.run('my_function

    14010

    python3单元测试模块mock与性能测试模块cProfile

    传统测试无非就是自己运行一下程序查看结果,或者前后端服务进行联调,这里要说是走正规流程单元测试,那到底什么是单元测试呢?...简单地说,mock就是帮我们解决测试依赖一个模块,在Python3中,mock已经被集成到了unittest单元测试框架中,所以不需要单独安装,可以直接使用。     ...而测试python程序cpu瓶颈,就需要cProfile模块了,cProfile是一种确定性分析器,只测量CPU时间,并不关心内存消耗其他与内存相关联信息。    ...cProfile 有多种调用方法,可以直接从命令行调用: python -m cProfile -s tottime 你脚本.py 其中 -s 意思是 sort。...至此,使用cprofile就可以很简单看出你写程序是否性能堪忧了,不过性能这个问题其实是典型木桶理论场景,系统整体性能是由最差一块决定。所以也是一个不断迭代过程。

    54140

    timeit python_如何使用timeit来分析Python代码

    [ 同样在InfoWorld上:如何Python使用asyncio ]     timeit对于比较两种或三种不同方式来做某事并查看哪种最快是最有用。...例如,运行数千次迭代循环是Python常见瓶颈。 如果您找到一种方法来加快该循环执行速度(例如,通过使用Python内置而不是手写代码),则可以得到可观性能改进。    ...:使用Python内置range函数( f1 )增加变量( f2 )。...timeit将这些方法中每一个运行100,000次,最后为每个方法提供总运行时间。 默认情况下, timeit使用一百万次运行,但是此示例显示了如何运行次数设置为任何看起来合适数字。    ...例如,一个简单10行脚本不是以这种方式进行概要分析不二之选。     但是有更好工具可以完成这项工作,例如PythoncProfile模块,它可以生成有关整个程序性能更详细统计信息。

    98930

    Python 测试基础

    请尝试这样做,再运行脚本对代码进行测试,结果如何呢?输出如下: ? 捕捉到了 bug,并清楚地指出错误出在什么地方。现在修复这个问题应该不难。 警告 不要盲目信任测试,而且务必要测试足够多情形。...安装这些工具后,可以命令行脚本方式运行它们(PyChecker PyLint 对应上脚本分别为 pychecker pylint),也可将其作为 Python 模块(名称与前面相同)。...结束对检查器讨论之前,来看看如何结合使用检查器单元测试。毕竟,如果能够将它们(或其中之一)作为测试套件中测试自动运行,并在没有错误时悄无声息指出测试成功了,那就太好了。...如果不知道是什么让程序运行缓慢,优化就可能南辕北辙。 标准库包含一个卓越性能分析模块 profile,还有一个速度更快 C 语言版本,名为 cProfile。...性能分析:如果你很在乎速度,并想对程序进行优化(仅当绝对必要时才这样做),应首先进行性能分析:使用模块 profile 或 cProfile 来找出代码中瓶颈。

    1.5K10

    python 代码检查,实现行级代码优化

    首先测试该代码运行时间:       它是一个外部python测量。 ? real 表明了执行脚本花费总时间。 user 表明了执行脚本花费在cpu时间。...sys 表明了执行脚本花费在内核函数时间。 因此, Real timeuser+sys相加不同或许表明了时间花费在等待i/o或者是系统在忙于执行其他任务。...使用cProfile模块         如果想知道花费在每个函数方法上时间,以及他们被调用了多少次,你可以使用cProfile模块。...$ python -m cProfile -s cumulative  + 要执行python脚本    ( -s cumulative 它将通过累积花费在每个函数上时间来排序) ?...你将看到花费在运行脚本总时间是比以前高,这是我们测量每个函数执行时间损失。

    62150

    代码跑得慢甩锅Python?手把手教你如何给代码提速30%

    其实某个特定程序(无论使用何种编程语言)运行速度是快还是慢,在很大程度上取决于编写该程序开发人员自身素质,以及他们编写优化而高效代码能力。...Medium上一位小哥就详细讲了讲如何python提速30%,以此证明代码跑得慢不是python问题,而是代码本身问题。...cProfile模块time参数运行测试脚本,以便按内部时间(cumtime)对行进行排序。...我不会展示可以解决你性能问题技巧代码,更多地是关于构想策略,这些构想策略在使用时可能会对性能产生巨大影响,在某些情况下,可以将速度提高30%。 使用内置数据类型 这一点很明显。...内置数据类型非常快,尤其是与我们自定义类型(例如树或链接列表)相比。这主要是因为内置程序是用C实现,因此在使用Python进行编码时我们速度实在无法与之匹敌。

    44640
    领券