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Python性能分析指南(17)

发表于：2013-11-12来源：开源中国社区作者：袁不语点击数： 标签：性能测试
24 21 7.9297 MB 0.0000 MB m = 2 * i + 3 25 22 7.9297 MB 0.0000 MB return [ 2 ] + [x for x in s if x] line_profiler和memory_profiler的IPython快捷方式 memory_profiler和line_profiler有一个鲜为人
24     21    7.9297 MB  0.0000 MB           m=2*i+3
25     22    7.9297 MB  0.0000 MB       return [2]+[x for x in s if x]
 

line_profiler和memory_profiler的IPython快捷方式

memory_profiler和line_profiler有一个鲜为人知的小窍门，两者都有在IPython中的快捷命令。你需要做的就是在IPython会话中输入以下内容：

view source print?
1 %load_ext memory_profiler
2 %load_ext line_profiler

在这样做的时候你需要访问魔法命令%lprun和%mprun，它们的行为类似于他们的命令行形式。主要区别是你不需要使用@profiledecorator来修饰你要分析的函数。只需要在IPython会话中像先前一样直接运行分析：

view source print?

原文转自：http://www.oschina.net/translate/python-performance-analysis

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