在 python 上使用 numpy/scipy len() cProfile 结果 [重复]答案

【问题标题】：On python with numpy/scipy len() cProfile result [duplicate]在 python 上使用 numpy/scipy len() cProfile 结果 [重复]
【发布时间】：2012-06-23 06:24:26
【问题描述】：

可能重复：
How can you profile a Python script?

我使用cProfile 找出我大部分时间在我的python代码上花费的方法，这里是“percall”排序后的输出：

我发现len()这个方法花了我大部分时间：

53515/533   330 930 0   940 00{len}

但是，我知道len() 调用会调用python 对象__len__() 方法，我怎么知道哪个python 类/对象花费我最多？

我使用的是 python 2.6.5 并使用以下命令运行我的脚本：

python -m cProfile myscript.py

实际上，我的代码将使用python-numpy、scipy 并使用牛顿法进行数值优化。我相信目标函数的梯度计算花费了我大部分时间，并想找出它花费这么多的原因。

【问题讨论】：

标签： python numpy scipy cprofile

【解决方案1】：

cProfile 为每个函数提供两次：在此函数中花费的总时间（包括子调用）和在此函数中花费的总时间（不包括子调用）。要检测瓶颈，您通常会根据这两个指标考虑最大的成本。

在您的情况下，我会寻找大量调用 len 的函数，看看是否可以将值存储在某处以避免不必要的调用。

【讨论】：