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          軟件測試 > 測試技術 > 性能測試 > 
         
    
        
    
        
    
          
                   
    
        
    
      
    
    
    
  
    
  
    
    
    
  
    
  
    
    
    
      
    
        
    
           
    Python性能分析指南(17)
    
              
    發表于：2013-11-12來源：開源中國社區作者：袁不語點擊數：
              標簽：性能測試
              
    
              
    
                24 21 7.9297 MB 0.0000 MB m = 2 * i + 3 25 22 7.9297 MB 0.0000 MB return [ 2 ] + [x for x in s if x] line_profiler和memory_profiler的IPython快捷方式 memory_profiler和line_profiler有一個鮮為人
              
    
          24
											
												    21    7.9297 MB  0.0000 MB           m=2*i+3
										
									
								
							
    
							
    
								
    
									
										
    
											
												25
											
												    22    7.9297 MB  0.0000 MB       return [2]+[x for x in s if x]
										
    
									    
								
    
							
    
						
    
					
    
				
    
			
			
				 
		
	


    <progress id="5koa6"></progress>
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						line_profiler和memory_profiler的IPython快捷方式
    
					
    
						memory_profiler和line_profiler有一個鮮為人知的小竅門，兩者都有在IPython中的快捷命令。你需要做的就是在IPython會話中輸入以下內容：
    
					
    
						
    
							
    
								view source print?
    
						
    
						
    
							
    
								
    
									
										
    
											
												1
											
												%load_ext memory_profiler 
										
    
									    
								
    
							
    
							
    
								
    
									
										
    
											
												2
											
												%load_ext line_profiler
										
    
									    
								
    
							
    
						
    
					
    
					
    
						在這樣做的時候你需要訪問魔法命令%lprun和%mprun，它們的行為類似于他們的命令行形式。主要區別是你不需要使用@profiledecorator來修飾你要分析的函數。只需要在IPython會話中像先前一樣直接運行分析：
    
					
    
						
    
							
    
								view source print?
    
						
    
						
    
							
    
								
    
									
										
    
											
												 



           
    原文轉自：http://www.oschina.net/translate/python-performance-analysis
    
           
    
  
    


    
           
          
    
            
          
    
         
          
 
    
           

          
    

          
        
      
    
   
   
    
      
    
        
    
          
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