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第 13章 性能测量和大O算法分析
13.1 timeit模块
13.2 cProfile分析器
13.3 大O算法分析
13.4 大O阶
13.4.1 使用书架打比方描述大O阶
13.4.2 大O 测量的是最坏情况
13.5 确定代码的大O 阶
13.5.1 为什么低阶项和系数不重要
13.5.2 大O 分析实例
13.5.3 常见函数调用的大O 阶
13.5.4 一眼看出大O 阶
13.5.5 当n 很小时,大O并不重要,而n通常都很小
第 14章 项目实战
14.1 汉诺塔
14.1.1 汉诺塔输出
14.1.2 汉诺塔源代码
14.1.3 汉诺塔编写代码
14.2 四子棋
14.2.1 四子棋输出
14.2.2 四子棋源代码
14.2.3 四子棋编写代码
第 15章 面向对象编程和类
15.1 拿现实世界打比方:填写表格
15.2 基于类创建对象
15.3 创建一个简单的类——WizCoin
15.3.1 方法__init__()和self
15.3.2 特性
15.3.3 私有特性和私有方法
15.4 函数type()和特性__qualname__
15.5 非OOP 和OOP 的例子:井字棋
15.6 为现实世界设计类是一件难事儿
第 16章 面向对象编程和继承
16.1 继承的原理
16.1.1 重写方法
16.1.2 super()函数
16.1.3 倾向于组合而非继承
16.1.4 继承的缺点
16.2 函数isinstance()和issubclass()
16.3 类方法
16.4 类特性
16.5 静态方法
16.6 何时应该使用类和静态的面向对象特性
16.7 面向对象的行话
16.7.1 封装
16.7.2 多态性
16.8 何时不应该使用继承
16.9 多重继承
16.10 方法解析顺序
第 17章 Python 风格的面向对象编程:属性和魔术方法
17.1 属性
17.1.1 将特性转换为属性
17.1.2 使用setter 验证数据
17.1.3 只读属性
17.1.4 什么时候应该使用属性
17.2 Python 的魔术方法
17.2.1 字符串表示魔术方法
17.2.2 数值魔术方法
17.2.3 反射数值魔术方法
17.2.4 原地魔术方法
17.2.5 比较魔术方法
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Python编程轻松进阶(五)
小册名称:Python编程轻松进阶(五)
### 13.2 cProfile分析器:深入Python性能优化的利器 在Python编程的进阶之路上,性能优化是每位开发者不可或缺的技能之一。随着项目规模的增大和复杂度的提升,代码的执行效率直接影响到用户体验和系统稳定性。而`cProfile`作为Python标准库中的一款强大性能分析工具,能够帮助开发者精准定位性能瓶颈,实现代码的高效优化。本章将深入介绍`cProfile`分析器的使用方法和实践技巧,助力您的Python编程之路更加顺畅。 #### 13.2.1 cProfile基础概述 `cProfile`是Python官方提供的一个基于C语言实现的性能分析工具,它是对标准库`profile`的扩展,但具有更低的开销和更高的性能。`cProfile`通过跟踪程序执行过程中各个函数调用的时间消耗,生成一份详尽的性能报告,帮助开发者识别哪些函数或代码段是性能瓶颈所在。 #### 13.2.2 使用cProfile ##### 13.2.2.1 基本用法 使用`cProfile`非常简单,只需将其作为脚本执行的入口点,并将目标函数或脚本作为参数传入即可。例如,要分析一个名为`my_script.py`的脚本,可以在命令行中这样调用: ```bash python -m cProfile -o profile_output.pstats my_script.py ``` 这里,`-o`选项指定了性能报告的输出文件名(这里是`profile_output.pstats`),之后可以使用`pstats`模块来查看和分析这个报告。 ##### 13.2.2.2 在代码中直接使用 除了在命令行中使用,`cProfile`也可以直接在Python代码中调用,以便于更灵活地控制性能分析的时机和范围。例如: ```python import cProfile def my_function(): # 这里是待分析的代码 pass if __name__ == '__main__': cProfile.run('my_function()') ``` #### 13.2.3 解读cProfile报告 `cProfile`生成的报告默认会显示在控制台,但更详细的分析通常需要借助`pstats`模块。下面是一个使用`pstats`查看和分析报告的简单示例: ```bash python -m pstats profile_output.pstats ``` 进入`pstats`交互式界面后,可以使用多种命令来查看和分析性能数据: - `sort`命令用于按不同指标排序性能数据,如`time`(时间消耗)、`calls`(调用次数)等。 - `stats`命令显示性能统计信息,通常与`sort`命令结合使用以查看特定排序下的性能数据。 - `stripdirs`命令移除文件名中的路径信息,使输出更加简洁。 - `print_callers`和`print_callees`分别用于打印调用者和被调用者的统计信息,有助于理解函数之间的调用关系。 #### 13.2.4 实战案例分析 假设我们有一个处理大量数据的Python脚本,其性能表现不佳。通过`cProfile`分析,我们可以按以下步骤进行性能优化: 1. **确定性能瓶颈**:首先,使用`cProfile`对脚本进行性能分析,识别出时间消耗最多的函数。 2. **优化热点函数**:针对性能瓶颈所在的函数,进行详细的代码审查。可能的优化手段包括算法优化、减少不必要的计算、使用更高效的数据结构等。 3. **递归分析**:如果热点函数调用了其他函数,且这些被调用函数也占用了较多时间,应继续对这些函数进行分析和优化。 4. **性能测试**:每次优化后,都应重新使用`cProfile`进行测试,验证优化效果,确保没有引入新的性能问题。 5. **循环迭代**:性能优化往往是一个迭代的过程,需要不断重复上述步骤,直到达到满意的性能指标。 #### 13.2.5 进阶技巧 - **使用装饰器简化分析**:可以编写一个装饰器,将`cProfile`的调用封装起来,这样只需在需要分析的函数上添加该装饰器即可,无需修改脚本的调用方式。 - **结合其他工具**:`cProfile`提供的是时间消耗方面的数据,有时还需要结合其他工具(如内存分析工具`memory_profiler`)来全面评估程序性能。 - **注意环境差异**:不同环境下(如不同版本的Python解释器、不同的操作系统)的性能表现可能有所不同,因此在进行性能分析和优化时,应尽量保持测试环境的一致性。 #### 13.2.6 总结 `cProfile`作为Python标准库中的一款强大性能分析工具,是每位进阶Python开发者不可或缺的助手。通过合理使用`cProfile`,我们可以快速定位并解决代码中的性能瓶颈,从而编写出更加高效、健壮的Python程序。希望本章的内容能够帮助您更好地掌握`cProfile`的使用方法和实践技巧,为您的Python编程之路增添一份助力。
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