python - 如何使用 cProfile 获得更精细的结果

Question

我有一个正在分析的小片段，但是 list comprehension 被列为调用中的一个项目

import fileinput
import cProfile

pr = cProfile.Profile()
pr.enable()
x = [float(i) for i in range(0, 10**8)]
pr.disable()
pr.print_stats(sort='time')

输出:

     2 function calls in 19.769 seconds

   Ordered by: internal time

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1   19.769   19.769   19.769   19.769 sandboxMinimalCProfile.py:6(<listcomp>)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}

是否有可能获得例如转换为 float 的成本是多少？

Answer 1

这里的问题是 float 是内置函数，因此它们不算作对分析器的调用。

您可以尝试解决它；但是，分析器在任何情况下都不是为微基准测试而设计的。相反，试试 timeit standard module :

$ python3 -m timeit 'float(1000000)'
10000000 loops, best of 3: 0.118 usec per loop