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如何使用Python脚本分析CPU使用情况的

时间2023-06-06 05:52:01发布访客分类Python浏览491
导读:如何使用Python脚本分析CPU使用情况的?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、cProfile2、line_profiler3、pprofile4、vprof测量CPU使用率,主要使用与内存分析中使用...

如何使用Python脚本分析CPU使用情况的?

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

测量CPU使用率,主要使用与内存分析中使用脚本相同的脚本,具体如下:

在PyPy2中,你需要使用与之配合的pip版本:

cProfile

在讨论CPU分析时,最常用的工具之一是cProfile,主要是因为它内置在CPython2和PyPy2中。这是一个确定性的分析器,意味着在运行程序时会收集一组统计数据,例如我们代码的各个部分的执行次数或执行时间。此外,cProfile在系统上的开销比其他内置的分析器(配置文件)要低。

line_profiler

此分析器在行级提供关于工作负载的信息。它使用Cython在C中实现,并将其与cProfile进行比较时发现其具有较小的开销。

源代码可以在这里找到,也可以在这里找到PyPI页面。与cProfile相比,它具有一样的开销,不过却要花费12倍的时间来获取配置文件。

要使用它,你需要先通过pip添加它:pip install pip install Cython ipython == 5.4.1 line_profiler(CPython2)。这个分析器的一个主要缺点是它不支持PyPy。

pprofile

pprofile是一个“线程测量和统计的纯python分析器”。

它受到line_profiler的启发,修复了很多缺点,但是由于它完全用Python编写,所以它也可以与PyPy成功使用。与cProfile相比,使用CPython时的分析时间要多28倍,而使用PyPy时,分析时间要多10倍,而且细节水平更加细化。

vprof

vprof是一个Python分析器,为各种Python程序特性(如运行时间和内存使用)提供丰富的交互式可视化。它是一个基于Node.JS的图形化的显示在网页中的结果。

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