python性能测定02

方法01:

##利用python的标准库cProfile

##nova/api/openstack/wsgi.py

import time
import cProfile, pstats, StringIO
from oslo_middleware import request_id

pr = cProfile.Profile()
pr.enable()
start_time = time.time()

doSomething()

end_time = time.time()
pr.disable()
s = StringIO.StringIO()
sortby = ‘cumulative‘
ps = pstats.Stats(pr, stream=s).sort_stats(sortby)
ps.print_stats()
req_id = request.environ.get(request_id.ENV_REQUEST_ID)
p = open("/tmp/test/" + str(req_id),‘w‘)
p.write(s.getvalue())
p.close()
时间: 2024-08-12 22:09:17

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Python性能鸡汤(转)

英文原文:http://blog.monitis.com/index.php/2012/02/13/python-performance-tips-part-1/ 英文原文:http://blog.monitis.com/index.php/2012/03/21/python-performance-tips-part-2/ 译文:http://www.oschina.net/question/1579_45822 Python是解释型语言,因此它的执行效率不高 [1] ,但这并不影响它的流行.

Python性能(转)

第一部分 阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 import this. 一个犀利的Python新手可能会注意到"解析"一词, 认为Python不过是另一门脚本语言. "它肯定很慢!" 毫无疑问:Python程序没有编译型语言高效快速. 甚至Python拥护者们会告诉你Python不适合这些领域. 然而,YouTube已用Python服务于每小时4千万视频的请求. 你所要做的就是编写高效的代码和需要时使用外部实现(C/C++)代码. 这里有一

Python性能鸡汤

第一部分 阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 import this. 一个犀利的Python新手可能会注意到"解析"一词, 认为Python不过是另一门脚本语言. "它肯定很慢!" 毫无疑问:Python程序没有编译型语言高效快速. 甚至Python拥护者们会告诉你Python不适合这些领域. 然而,YouTube已用Python服务于每小时4千万视频的请求. 你所要做的就是编写高效的代码和需要时使用外部实现(C/C++)代码. 这里有一

如何提高python性能

在Python解析器中输入 import this. 一个犀利的Python新手可能会注意到"解析"一词, 认为Python不过是另一门脚本语言. "它肯定很慢!" 毫无疑问:Python程序没有编译型语言高效快速. 甚至Python拥护者们会告诉你Python不适合这些领域. 然而,YouTube已用Python服务于每小时4千万视频的请求. 你所要做的就是编写高效的代码和需要时使用外部实现(C/C++)代码. 这里有一些建议,可以帮助你成为一个更好的Python

提高Python性能的一些建议(一)

最近换住的地方,网费到期,有两个星期没更新博客了,博客还是要坚持写的,有时候工作时遇到了相关问题,查看相关博客,还是能够得到一些思路或者灵感.虽然写篇博客要话费不少时间(我一般要花一个半小时到两个小时之间),但是这中间码字呀.归纳总结的过程还是让我受益匪浅的,温故而知新!当然分享自己的学习心得,也会让自己认识一些志同道合的朋友,也挺好.不说许多,今天讲讲如何提高Python性能的问题. python的性能相对c语言等还是有一定的劣势,但是如果能掌握一些优化性能的技巧,不仅能够提高代码的运行效率,

Python程序文件结构02

一.Python程序文件 1.Python源程序文件通常以.py为扩展名 例如,新建一个名为firstpycode.py的文件,内容如下所示: #!/bin/bash/python import platform-->导入模块 print platform.uname()--> 1)第一行为shebang,即执行脚本时通知内容要启动的解释器 2)第二行通过import导入一个python模块模块platform 3)第三行打印platform模块的uname方法的执行结果 2.给予此脚本以执行

分析python性能

python性能分析 阅读目录 调优简介 Python基于事件的性能分析器的简单示例代码 Linux统计式性能分析器OProfile(http://oprofile.sourceforge.net/news/)的分析结果: 性能分析的重要性 性能分析的内容 内存消耗和内存泄漏 过早优化的风险 运行时间复杂度 性能分析最佳实践 回到顶部 调优简介 什么是性能分析 没有优化过的程序通常会在某些子程序(subroutine)上消耗大部分的CPU指令周期(CPU cycle).性能分析就是分析代码和它正

python ConfigParser例子02

#coding:utf-8 import ConfigParser class Conf(): def __init__(self,name): self.name = name self.cp = ConfigParser.ConfigParser() self.cp.read(name) def getSections(self): return self.cp.sections() def getOptions(self, section): if self.cp.has_section(

Python性能优化(转)

分成两部分:代码优化和工具优化 原文:http://my.oschina.net/xianggao/blog/102600 阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 import this. 一个犀利的Python新手可能会注意到"解析"一词, 认为Python不过是另一门脚本语言. "它肯定很慢!" 毫无疑问:Python程序没有编译型语言高效快速. 甚至Python拥护者们会告诉你Python不适合这些领域. 然而,YouTube已用Pyth