pyrofiler 0.1.5

快速启动

度量执行时间的Contextmanager

# examples/simple_profile.pyimportpyrofilerimporttimewithpyrofiler.timing('Time elapsed'):time.sleep(1)

用于分析函数的装饰器

# examples/simple_profile_cpu.pyimportpyrofiler@pyrofiler.cpu_util(description='Cpu usage')@pyrofiler.timed('Time elapsed')defsum_series(x,N):returnsum([x**i/iforiinrange(1,N)])sum_series(.3,1000_000)

$ python simple_profile_cpu.py
Time elapsed : 0.13478374481201172
Cpu usage : 29.4

在公共上下文中聚合结果：

# examples/profile_with_context.pyfrompyrofilerimportProfilerimporttimeprof=Profiler()withprof.timing('Time 1'):time.sleep(1)withprof.timing('Time 2'):time.sleep(1.5)print('Profiling data recorded:')print(prof.data)

$ python profile_with_context.py
Time 1 : 1.0011215209960938
Time 2 : 1.5020403861999512
Profiling data recorded:
{'Time 1': 1.0011215209960938, 'Time 2': 1.5020403861999512}

您可以使用其他操作，例如将结果附加到数据中的某个列表。 检查documentation以了解更多用例

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问题

{/strong}但您没有一个粒度为{/str}的api文件，而不是一个用于

或者你有像decorators和no memory profiling

有一个实时的仪表板也会有帮助，为此使用https://github.com/libvis

特点

• 托多

学分

此包是用Cookiecutter和audreyr/cookiecutter-pypackage项目模板创建的。在