这个 Python cProfile 输出是什么意思?

发布于 2024-11-09 12:10:51 字数 579 浏览 0 评论 0原文

ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
    1    0.000    0.000   65.417   65.417 <string>:1(<module>)
    1   43.675   43.675   65.417   65.417 primenumber_o.py:3(main)
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
99999   21.742    0.000   21.742    0.000 {range}
    2    0.000    0.000    0.000    0.000 {time.time}

具体来说,第三行。我阅读了 cProfile,但没有解释该行的含义。它也没有提供任何我可以在谷歌上搜索的关键字,所以我很困惑。

我正在分析的 Python 脚本查找素数。

我看到第 5 行的循环花费了 21 秒。我不明白的是另外 43 秒在做什么。

ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
    1    0.000    0.000   65.417   65.417 <string>:1(<module>)
    1   43.675   43.675   65.417   65.417 primenumber_o.py:3(main)
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
99999   21.742    0.000   21.742    0.000 {range}
    2    0.000    0.000    0.000    0.000 {time.time}

Specifically, the third line. I read up on cProfile, but nothing explained what that line means. It also doesn't provide any keywords I could search for on Google, so I'm stumped.

The Python script I'm profiling finds prime numbers.

I see that 21 seconds is spent in the loop, on line 5. What I don't understand is what the other 43 seconds is doing.

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评论(2

删除会话 2024-11-16 12:10:51

第三行是文件中除 range() 之外的所有代码。

The third line is all of the code in the file that isn't range().

下雨或天晴 2024-11-16 12:10:51

我没有使用过 cProfile,但在我看来,它根据函数名称将运行时分配到存储桶中。 for 语句中的内置函数 range() 使用了 21 秒。另外 43 秒不在单独的命名函数中,因此它被认为属于 main 的名称,如下所示:

if __name__ == '__main__':
    ...

如果将循环体放入函数中,则 43秒(或大部分)将显示在那里。如果将主体分成多个功能,您将获得更细粒度的分析。

I haven't used cProfile, but it looks to me that it assigns runtime into buckets based on function names. 21 seconds is being used by the built-in function range() in the for statement. The other 43 seconds isn't in a separate, named function, so the name it is considered to fall within is main, as in:

if __name__ == '__main__':
    ...

If you put the body of the loop into a function, the 43 seconds (or most of it) will show up there. If you split up the body into multiple functions, you'll get more fine-grained profiling.

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