问题标签 [cprofile]

我在我的部分 gui 代码中设置了一个简单的生产者消费者模式。我试图只分析特定的消费者部分，看看是否有任何优化的机会。但是，当尝试运行代码时，python -m cProfile -o out.txt myscript.py我收到了 Pythonpickle模块引发的错误。

代码中的基本模式是

这通常是来自 GUI 方面的任务，但出于测试目的，我将其设置如下。

但是在尝试启动脚本时，我收到了上述错误消息。

有没有办法解决这个错误？

我正在运行 cProfile 来对我的 Django 应用程序进行基准测试。相关行如下所示：

什么是{内置方法加载}？它支配着我的执行。

我已经确定了一些长期运行的 pytest 测试

我现在想用 line_profiler 或 cprofile 之类的东西来检测其中一个测试。我真的很想从测试本身获取配置文件数据，因为 pytest 设置或拆除很可能是缓慢的一部分。

但是，考虑到 line_profiler 或 cprofile 通常如何参与，我不清楚如何使它们与 pytest 一起使用。

使用cProfileand分析我的应用程序时pstats，其中一行显示：

这个方法有什么作用，什么时候执行？

按总时间排序，执行时间第二长的函数是“{built-in method mainloop}”？我用 pstats_viewer.py 查看了同一个条目并单击它，它说：

这是什么意思？

编辑

这是我长时间运行的代码的 cProfile 输出的一部分。我解决的 ODE 越多，用于主循环的时间就越多。这太疯狂了！我认为我的运行时被我的 CUDA 内核中的分支分歧或主机-GPU 内存传输杀死。天哪，我是一个糟糕的程序员！

我是如何让 Tkinter 占用我这么多运行时间的？

我在 mac 上使用 qcachegrind 检查配置文件数据时遇到问题。我正在使用 django-extensions 生成配置文件数据。我可以在代码中使用 cProfile 打开正常的配置文件日志pyprof2calltree，但我无法打开从/manage.py runprofileserver --prof-path=profile_data --use-cprofile --kcachegrind. 有没有人成功管理过这个？

这段代码：

仅打印：

我可以让 cProfile 与 numpy 一起工作，告诉我它对各种np.*调用进行了多少次调用以及每个调用花费了多少时间？

编辑

像 hpaulj 建议的那样单独包装每个 numpy 函数太麻烦了，所以我正在尝试这样的事情来临时包装许多或所有感兴趣的函数：

但 cProfile 仍然将它们都称为ff

我想分析我的 python 代码。我的代码包括几个模块，其中每个模块都是一个具有多个功能的类。我正在使用 Eclipse PyDev 作为 IDE。我已经阅读了一些关于 timeit 和 cprofile 的 QA，但是当你有使用其他类的类并且通过它们进行链调用时，使用这些分析器有点困难。

我只是想知道是否有像 Java 分析器这样的分析器可以告诉我我需要在哪里优化我的代码（我正在考虑对我的代码的某些部分进行多线程处理，但我想确定哪些部分需要它）。

我想以便宜的方式测量函数的执行时间，如下所示：

但是我想使用timeit,profile或其他内置的来处理由于平台差异而导致的任何常见缺陷，并且获得实际执行时间而不是墙上时间可能也会更好。

我尝试使用timeit.Timer(foo).timeit(number=1)，但界面似乎掩盖了返回值。

我在一个文件中有一个 Python 脚本，它需要 30 多秒才能运行。我正在尝试对其进行分析，因为我想大大减少这个时间。

我正在尝试使用 来分析脚本cProfile，但基本上它似乎告诉我的是，是的，主脚本需要很长时间才能运行，但并没有给出我所期望的那种故障。在终端，我输入如下内容：

我得到的结果是：

这似乎没有告诉我任何有用的信息。绝大多数时间都简单地列出为：

在my_script.py中，第 18 行无非"""是文件头块注释的关闭，所以并不是说有大量工作集中在第 18 行。整个脚本主要由基于行的处理组成，其中大部分是字符串拆分、排序和设置工作，所以我期待大部分时间都花在这些活动中的一项或多项上。就目前而言，将 cProfile 的结果中的所有时间分组为发生在注释行上没有任何意义，或者至少不能说明实际上一直在消耗什么。

编辑：我构建了一个与上述案例类似的最小工作示例来演示相同的行为：

mwe.py

并调用它：

要得到结果：

我是否以某种方式错误地使用了 cProfile？