python爬虫可行性分析,Python 性能分析

　　在性能创建过程完成后，通常需要考虑时间和空间复杂性。随着内存的增加和服务器计算能力的提高，通常不会出现时间和空间不符合要求的问题。另一方面，在特定场景下，服务接口需要考虑请求的响应速度，移动设备需要考虑内存空间的大小。Python还提供了一些用于性能测试的标准库。

　　它计时。用于测量几个代码片段的执行时间。算法的基本思想是多次执行，从中选取最小的平均值。

　　多次循环代码(number，-n)以获得足够的统计时间；多次重复以上步骤，-r(获取足够的统计样本；从以上步骤的结果中选取时间最长的样本，计算单词的平均值。python-mtime it-n10-R3-s import time time . sleep 10次循环，每次循环最好3: 1秒

　　上述命令总结了以下两个过程：

　　它。time it time it.repeatprofile模块测量正在运行的函数的执行时间和调用时间。

　　defsum(m):对于范围(m)中的I，n=0m):n=ireturn ndef main)):对于范围(3)中的I:sum)1000000

　　python-MC profile-scumtimetest . py

　　参数的含义：

　　调用ncalls的次数：sddxs:总执行时间precall:sddxs/ncallscumtime:子函数per call:cum time/NCALLSLINE _ Profiler Line _ Profile

　　首先，安装：pip安装line_profiler

　　deftest(n):a=[]for I in range(n)n):a . extend([1]*(10 * * 6))return adef run):a=test(2()

　　行：函数命中的源代码的行号：执行次数：每次命中的总执行次数：字执行的平均时间%时间：占总时间的百分比行内容：源代码内存_ profiler内存

　　首先，安装：pip安装memory _ profiler

　　@ profiled eftest(:a=[1]*(10 * * 6)b=[2]*)2 * 10 * * 7)delbreturnaif _ _ name _= _ maii))

　　Mem使用量：运行程序后，解释器的总内存使用量增加：前一行的内存使用量增加；请参见timeit profile line _ profiler memory _ profiler。

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