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在這篇文章中，我將討論一個工具，用以分析Python中CPU使用情況。CPU分析是通過分析CPU執(zhí)行代碼的方式來測量代碼的性能，以此找到代碼中的不妥之處，然后處理它們。
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接下來我們將看看如何跟蹤Python腳本使用時CPU使用情況，重點關(guān)注以下幾個方面：
1、cProfile
2、line_profiler
3、pprofile
4、vprof
測量CPU使用率
對于這篇文章，我將主要使用與內(nèi)存分析中使用腳本相同的腳本，具體如下：
另外，請記住，在PyPy2中，您需要使用與之配合的pip版本：
并且其他依賴項也將被安裝：
cProfile
在討論CPU分析時，最常用的工具之一是cProfile，主要是因為它內(nèi)置在CPython2和PyPy2中。這是一個確定性的分析器，意味著在運行程序時會收集一組統(tǒng)計數(shù)據(jù)，例如我們代碼的各個部分的執(zhí)行次數(shù)或執(zhí)行時間。此外，cProfile在系統(tǒng)上的開銷比其他內(nèi)置的分析器（配置文件）要低。
CPython2的用法很簡單：
如果您使用PyPy2：
其輸出如下：
即使使用這個文本輸出，很容易看到我們的腳本多次調(diào)用了list.append方法。
如果我們使用gprof2dot，我們可以以圖形的方式看到cProfile輸出。要使用它，我們必須首先安裝graphviz，之后是一些依賴包，***在Ubuntu上使用如下命令：
再次運行腳本：
我們得到以下output.png文件：
這樣更容易看到一切。我們來仔細看看它的輸出。您可以看到腳本中的函數(shù)調(diào)用如下：
1、***行：Python文件名，行號和方法名稱
2、第二行：代碼塊占用全部時間的百分比
3、第三行：括號中，方法本身占全部時間的百分比
4、第四行：調(diào)用函數(shù)的次數(shù)
例如，在頂部的第三個紅色方塊中，方法primes占用了98.28％的時間，其中65.44％的內(nèi)容在其中進行，調(diào)用了40次。其余的時間花在Python中的list.append（22.33％）和range（11.51％）中。
作為一個簡單的腳本，我們只需要重寫我們的腳本，具體的如下所示：
如果我們使用CPython2測量我們腳本的時間，
還有PyPy2：
我們通過使用PyPy2的CPython2和3.1X獲得了不錯的效果，下面是cProfile的調(diào)用流程圖：
您還可以以編程方式使用cProfile，例如：
這在某些情況下很有用，例如多進程性能測量
line_profiler
此分析器在行級提供關(guān)于工作負載的信息。它使用Cython在C中實現(xiàn)，并將其與cProfile進行比較時發(fā)現(xiàn)其具有較小的開銷。
源代碼可以在這里找到，也可以在這里找到PyPI頁面。與cProfile相比，它具有一樣的開銷，不過卻要花費12倍的時間來獲取配置文件。
要使用它，您需要先通過pip添加它：pip install pip install Cython ipython == 5.4.1 line_profiler（CPython2）。這個分析器的一個主要缺點是它不支持PyPy。
就像使用memory_profiler一樣，您需要在要分析的函數(shù)中添加一個裝飾器。在我們的例子中，您需要在03.primes-v1.py中定義我們的primes函數(shù)之前添加@profile。然后調(diào)用它：
你將得到如下輸出：
我們看到，重復調(diào)用list.append的兩個循環(huán)花了最多的時間。
pprofile
根據(jù)作者說明，pprofile是一個“線程測量和統(tǒng)計的純python分析器”。
它受到line_profiler的啟發(fā)，修復了很多缺點，但是由于它完全用Python編寫，所以它也可以與PyPy成功使用。與cProfile相比，使用CPython時的分析時間要多28倍，而使用PyPy時，分析時間要多10倍，而且細節(jié)水平更加細化。
我們也支持PyPy！除此之外，它支持剖析線程，這在各種情況下可能會很方便。
要使用它，您需要先通過pip添加它：pip install pprofile（CPython2）/ pypy -m pip install pprofile（PyPy），然后調(diào)用它：
輸出與我們以前看到的不同，我們得到如下結(jié)果：
我們現(xiàn)在可以更詳細地看到一切。讓我們來看看輸出。您可以獲得腳本的整個輸出，并且在每行之前，您可以看到對其進行的調(diào)用次數(shù)，運行時間（秒），每次調(diào)用的時間和全局時間的百分比，pprofile為我們的輸出添加了額外的行（如第44和50行，以（call）開頭）與累積指標。
再次，我們看到，重復調(diào)用list.append的兩個循環(huán)花了我們腳本中最多的時間。
vprof
vprof是一個Python分析器，為各種Python程序特性（如運行時間和內(nèi)存使用）提供豐富的交互式可視化。它是一個基于Node.JS的圖形化的顯示在網(wǎng)頁中的結(jié)果。
使用它，您可以看到與Python腳本相關(guān)的以下一個或全部：
1、CPU使用圖
2、代碼分析
3、內(nèi)存圖
4、代碼熱圖
要使用它，您需要先通過pip添加它：pip install vprof（CPython2）/ pypy -m pip install vprof（PyPy），然后調(diào)用它：
在CPython2上，顯示代碼散熱圖（***個調(diào)用如下）和代碼分析（下面的第二個調(diào)用）：
在PyPy上，顯示代碼散熱圖（***個調(diào)用如下）和代碼分析（下面的第二個調(diào)用）：
在每種情況下，您將看到代碼散點圖的以下內(nèi)容
以及代碼分析的以下內(nèi)容。
結(jié)果以圖形方式看到，我們可以懸停鼠標或單擊每行以獲取更多信息。再次，我們看到，重復調(diào)用list.append的兩個循環(huán)花了我們腳本中最多的時間。
名稱欄目：Python腳本分析CPU使用情況
URL標題：http://www.5511xx.com/article/dpipiss.html
