今天閑來無事，把手里積累了這么久的Python筆記資料整理了一下，發現其實有了這些，python入門真的不難，每天花點時間學，真的不會影響工作。學會一項就業技能和副業技能非常有益的！

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python有多少個隨機數？Python線程占用多少內存？

雖然如知所有的Python操作程序都務必苛刻的性能分析，可是掌握如何應用Python生態圈里的設施來分析性能，也是非常不錯的。

分析一個操作程序的性能，歸納出去就是要回復4個問題：

它運行的有多快?

它的薄弱點在哪里?

它占據了多少錢運存?

哪里有內存泄漏?

下邊，大伙兒會著手運用一些很好的常用工具，來幫我們解釋這類問題。

粗粒度的計算時間

大伙兒先來用個快速的方法來給各位的代碼計時：使用unix的一個很好的功效time。

相關這3個精準測量值的關鍵寓意可以看StackOverflow上的帖子，但是簡單的說就是：

real：代表著實際消耗的時間

user:：代表著cpu消耗在關鍵外的時間

sys：代表著cpu消耗在關鍵以內的時間

依據把sys和user時間加起來可以獲得cpu在你的操作程序上消耗的時間。

倘若sys和user再加上去的時間比real時間要小很多，那麼你能猜想你的手機應用程序的絕大部分性能薄弱點應該是IO等待的問題。

用前后文可視化工具來細粒度的精準測量時間

我下面要運用的加工工藝就是讓你的代碼實驗儀器化以便你獲得細粒度的時間范圍信息。這里是一個計時方法的代碼精彩畫面：

為了更好地能夠更好地運用它，將你需要想精準測量時間的代碼用Python關鍵字with和Timer前后文管理方法工具箱起來。它會在你的代碼運行的情形下慢慢計時，并且在推行結束的開展計時。

下面是一個運用它的代碼精彩畫面：

我可以經常把這類記時器的輸入記錄進一個日志文本文檔來讓我明白了操作程序的性能情況。

用在線解析一行一行地計時和記錄推行頻率

RobertKern有一個非常不錯的最新項目名稱稱為line_profiler。我經常會用它來精準測量我的輔助制作里每一行代碼運行的有多快和運作頻率。

為了更好地能夠更好地用它，你需要依據pip來安裝這一Python包：

在你安裝好這一作用之后，你也就可以運用line_profiler控制器和一個可運作輔助制作kernprof.py。

為了更好地能夠更好地用這種常用工具，最開始務必修改你的代碼，在你想精準測量的函數公式上運用@profiler裝飾器。不要擔心，為了更好地能夠更好地用這一裝飾器你無需導入一切其他的物件。Kernprof.py這一輔助制作可以在你的腳本制作運行的情形下引進它的運行時。

Primes.py

一旦你在你的代碼里使用了@profile裝飾器，你也就必須用kernprof.py來運行你的輔助制作：

-l這一可選項是告之kernprof將@profile裝飾器引進到你的輔助制作的內建里，-v是告之kernprof在輔助制作推行完之后立馬顯示計時信息。下面是運行檢驗輔助制作后獲得的輸出：

在里面尋找花費時間十分長的行，有一些地域在提高之后能導致很大的改進。

它用了多少錢運存?

現如今，大伙兒早就能很好的精準測量代碼運行時間了，下邊就是分析代碼用了多少錢運存了。幸運的是，FabianPedregosa早就完成了一個很好的memory_profiler，它仿效了RobertKern的line_profile。

最開始，用pip來安裝它：

(極力推薦安裝psutils包，這也是因為這能很大程度提升memory_profiler的性能)

跟line_profiler相仿，memory_profiler務必用@profiler裝飾器來設計裝飾你喜愛的函數公式，好似那般：

用一下的命令來查看你的函數公式在運行時耗費的運存：

在代碼運行完之后，你也就理應能看到一下的輸出：

IPython里針對line_profiler和memory_profiler的快捷方式圖標

Line_profiler和memory_profiler一共有的基本特征是她們是在IPython里有快捷方式圖標。你只需要在IPython里輸入以下幾個方面：

開展這一步驟后，你也就可以選用一個奇異的命令%lprun和%mprun，她們跟其對應的指令的功能是相像的。重要的不一樣是在這里你無需在你想精準測量的函數公式上面運用@profiler來設計裝飾它。可以一起在IPython里像一下的樣子了來運行它：

哪里有內存泄漏?

CPythonc語言編譯器運用引入計數的方法來作為其內存管理的主要方法。這表示著盡管有對象都帶有一個記數，倘若提高了一個對這一對象的引入就加1，倘若引入被刪除就減1。當記數的值變成0的情形下，CPythonc語言編譯器就知道這一對象不容易再被運用便會刪除這一對象并且釋放出它采用的運存。倘若在你的步驟里，盡管一個對象不容易再被運用了，但依舊保持對這一對象的引入，便會導致內存泄漏。找尋這類內存泄漏迅速的形式是運用一個挺好的常用工具，名稱稱為objgraph，由MariusGedminas寫的。這一常用工具能令人看到運存里的對象數量，還可以在你的代碼里精確定位保持對這類對象的引入的地域。最開始是安裝objgraph：

在它安裝好之后，在你的代碼里再加上一段聲明來開啟debugger。

哪些對象是較多見的?

在運行時，你能依據運行它調研在你的代碼里排前20較多見的對象：

哪些對象被提升或者刪除?

大伙兒還能夠馬上看到在兩點之間這種對象被提升或者刪除了：

哪里引入了有安全漏洞的對象

順著這條路面再度，大伙兒還可以看到哪里有對一切特殊對象的引入是被保持了的。大伙兒下列邊的體系為事例：

為了更好地能夠更好地看哪里有對于變量x的一個引入，運行objgraph.show_backref()函數公式：

這一命令的輸出應該是一個PNG相片，它的方式為/tmp/backrefs.png。它看起來應該是那般：

最下方的格子，里邊用紅色英語字母寫出的是大伙兒喜愛的對象。我們可以看到它被變量x引入一次，被文件目錄y引入三次。倘若x是導致內存泄漏的對象，大伙兒可以用這類方法來看為什么它沒有依據追蹤所有的引入而被自動式釋放出。

來總結一下，objgraph能使大家：

表明大伙兒的python操作程序里占據運存較大的前N個對象

表明在一段時間里被再加上或刪除的對象

表明在我們的代碼里對一個得出對象的所有引入

鑄就vs精確

在前文中，我已經展示了倘若運用幾種常用工具來分析Python操作程序的性能。在有著這類手機軟件和加工工藝后，你應該能得到所需要的所有信息來追蹤Python操作程序里絕大部分的內存泄漏和性能薄弱點。

跟很多其他的主題元素一樣，進行一個性能分析意味著著平衡和挑選。在不清楚的情形下，進行比較簡單的辦法將是適合你目前務必的。