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我有一个在Linux上运行的C++应用程序,我正在优化它.如何确定代码的哪些区域运行缓慢？

我现在使用cProfile但是我觉得编写pstats代码只是为了查询统计数据很繁琐.

我正在寻找一个可视化工具,向我展示我的Python代码在CPU时间和内存分配方面的作用.

Java世界的一些例子是visualvm和JProfiler.

• 这样的事情存在吗？
• 是否有IDE可以做到这一点？
• 将dtrace的帮助吗？

我知道KCachegrind for Linux,但我更喜欢可以在Windows/Mac上运行而无需安装KDE的东西.

我基本上做了以下事情:

import cProfile, pstats, StringIO
pr = cProfile.Profile()
pr.enable()
# ... my code did something ...
pr.disable()
s = StringIO.StringIO()
sortby = 'cumulative'
ps = pstats.Stats(pr, stream=s).sort_stats(sortby)

ps.dump_stats('stats.dmp')  # dump the stats to a file named stats.dmp

所以现在我将名为'stats.dmp'的文件存储在离线状态.

如何使用pstats分析此文件供人类使用？

提前致谢.

是否有Python的分析器可以渲染像Kcachegrind的Callee地图视图？

在这里我可以获得线程完成所需的时间。如何获取线程消耗的内存。

import threading
import time
class mythread(threading.Thread):
    def __init__(self,i,to):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.h=i
        self.t=to
        self.st=0
        self.end=0
    def run(self):
        self.st =time.time()
        ls=[]
        for i in range(self.t):
            ls.append(i)
            time.sleep(0.002)
        self.end=time.time()
        print "total time taken by {} is {}".format(self.h,self.end-self.st)
thread1=mythread("thread1",10)
thread2=mythread("thread2",20)
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()

我有一组python脚本,我想用kernprof https://github.com/rkern/line_profiler进行分析,但我也希望能够在没有kernprof的正常执行期间运行它.

在没有kernprof的情况下执行期间忽略未定义的@profile的优雅方法是什么？或任何其他装饰.

示例代码:

    @profile
    def hello():
        print('Testing')

    hello()

运行:

    kernprof -l test.py

在@profile方法上正确执行探查器

运行:

    python test.py 

返回错误:

    Traceback (most recent call last):
    File "test.py", line 1, in <module>
    @profile
    NameError: name 'profile' is not defined

希望避免在任何地方捕获此错误,因为我希望代码执行,就好像@profile是一个no-op,而不是用kernprof调用它.

谢谢!-Laura

编辑:我最终使用cProfile与kcachegrind完全避免装饰器.

在KCacheGrind中使用cProfile结果

python -m cProfile -o profile_data.pyprof run_cli.py

pyprof2calltree -i profile_data.pyprof && qcachegrind profile_data.pyprof.log