有效的 Cython cProfiling 是否意味着编写许多子函数？答案

【问题标题】：Does effective Cython cProfiling imply writing many sub functions?有效的 Cython cProfiling 是否意味着编写许多子函数？
【发布时间】：2012-06-12 21:35:50
【问题描述】：

我正在尝试使用 Cython 优化一些代码，但 cProfile 没有提供足够的信息。

要做好分析，我应该创建许多子例程 func2, func3,... , func40 吗？

请注意，我在mycython.pyx 中有一个函数func1，但它有许多for 循环和内部操作。但是 cProfile 并没有告诉我这些循环的统计数据。

     2009 function calls in 81.254 CPU seconds

Ordered by: standard name

ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
    1    0.000    0.000   81.254   81.254 <string>:1(<module>)
    2    0.000    0.000    0.021    0.010 blah.py:1495(len)
 2000    0.000    0.000    0.000    0.000 blah.py:1498(__getitem__)
    1    0.214    0.214    0.214    0.214 mycython.pyx:718(func2)
    1   80.981   80.981   81.216   81.216 mycython.pyx:743(func1)
    1    0.038    0.038   81.254   81.254 {mycython.func1}
    2    0.021    0.010    0.021    0.010 {len}
    1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}

【问题讨论】：

看起来您最耗时的操作无论如何都涉及对字符串的操作，所以也许您应该专注于通过更有效的算法访问您的字符串。
我正在努力遵循优化的原则，sayeth，如果没有 profileth firsteth，你就不能优化
我正在查看您的个人资料的第一行，这表明您将要进行的任何优化。他们必须来自文件/库？ <string>（不太确定是哪个对象）。也就是说，我喜欢你的措辞。
@JeffTratner 请注意，配置文件按名称排序，而不是按时间降序排列。似乎字符串操作占用的时间与调用 mycython.func1 的时间完全相同。

标签： python optimization profiling cython cprofile

【解决方案1】：

是的，确实如此。 cProfile 可用的最细粒度是函数调用。您必须将 func1 拆分为多个函数。（请注意，您可以将它们定义为在 func1 中定义的函数，因此仅对 func1 可用。）

如果您想要更细粒度的分析（行级），那么您需要一个不同的分析器。看看this line-level profiler，但我认为它不适用于 Cython。

【讨论】：

谢谢。好的，我查看了 line_profiler，它适用于 python，但是是的，文档没有特别提到使用 with Cython。 Cython 编译器抱怨此分析器需要使用任意 @profile 装饰器。
我赞成你的回答。我将使用额外的功能分离出我的代码，以便使用 cProfile。谢谢。
@HeyWatchThis Robert Kern 的线路分析器does not work with Cython
@kynan：Cython 0.23 确实支持线跟踪，appears to work with line_profiler.

【解决方案2】：

您需要为您的 Cython 代码启用分析支持。使用

# cython: profile=True

http://docs.cython.org/src/tutorial/profiling_tutorial.html

【讨论】：