【Python line_profiler memory_profiler】分析每一行代码的耗时及内存占用情况

一、Python 借助 line_profiler 模块查看每一行耗了多少时间？

1. 安装

windows10、python3.7.4安装，安装得个2分钟左右

pip install line_profiler

2. 使用

from line_profiler import LineProfilerdef func_line_time(follow=[]):def decorate(func):@wraps(func)def profiled_func(*args, **kwargs):try:profiler = LineProfiler()profiler.add_function(func)  # 增加每列的行数for f in follow:profiler.add_function(f)profiler.enable_by_count()  # enable_by_count进行执行以获取消耗的时间return func(*args, **kwargs)finally:profiler.print_stats()  # 显示结果return profiled_funcreturn decorate@func_line_time()
def process(self, params):import pandas as pd`在这里插入代码片`pass

3. 结果

Hit：代码运行次数；
%Time：代码占了它所在函数的消耗的时间百分比，通常直接看这一列。
在这里我们主要观察%Time 所占用的百分比，对百分比较高的行数进行优化为第一选择。

二、Python 借助内存分析库 memory_profiler 查看每一行消耗了多少内存？

1. 安装

pip install memory_profiler

2. 使用

# 2. 借助内存分析库 memory_profiler 查看每一行消耗了多少内存？
from memory_profiler import profile# precision 精确到小数点后几位
# stream 此模块分析结果保存到‘memory_profiler.log’ 日志文件。如果没有此参数，分析结果会在控制台输出
# @profile(precision=4, stream=open('memory_profiler.log', 'w+'))
@profile(precision=4)
def process():print('memory analysis------------')passprocess()
print('------------endl------------')

3. 结果

- Mem 是总消耗的内存

Increment 是第几行代码运行完后增加的内存
通过memory_profiler 我们可以分析到每一行运行完后占用的内存。这部分内存在进程没结束的时候是不好被回收掉的，因此在这里如果有哪一行逻辑运行一直在增加内存消耗，则这行可能是罪魁祸首。

参考：

https://blog.csdn.net/qq_35869630/article/details/106731783?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2_allfirst_rank_v2~rank_v25-1-106731783.nonecase&utm_term=python%E6%9F%A5%E7%9C%8B%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%B6%88%E8%80%97%E7%9A%84%E5%86%85%E5%AD%98

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