python性能调试过程中最突出的问题就是耗时，性能测试工具有很多，这里介绍cprofile和line_profiler的搭配使用方法。前者返回项目中每个函数的耗时，后者可以分析函数每一行的耗时。
一，cProfile
cProfile是python默认的性能分析器
cProfile是一种确定性分析器，只测量CPU时间，并不关心内存消耗和其他与内存相关联的信息。
参数分析：
run(statement, filename=None, sort=-1) # statement: 需要测试的代码或者函数（函数名） # fielname: 结果保存的位置， 默认为stdout # sort: 结果排序方法，常用的有‘cumtime': 累积时间， ’name': 函数名， ‘line': 行号 # 以及下面结果分析里的’ncalls'等
使用方法一：
import re
import cProfile
cProfile.run('re.compile("abc")')结果分析：
第一行：129个函数调用被监控，其中128个是原生调用（不涉及递归）
ncalls：函数被调用的次数。如果这一列有两个值，就表示有递归调用，第二个值是原生调用次数，第一个值是总调用次数。
tottime：函数内部消耗的总时间。（可以帮助优化）
percall：是tottime除以ncalls，一个函数每次调用平均消耗时间。
cumtime：之前所有子函数消费时间的累计和。
filename:lineno(function)：被分析函数所在文件名、行号、函数名。
使用方法二：
import cProfile
import re
cProfile.run('re.compile("abc")', 'result.out', 'cumtime')使用方法三：控制台
终端：python -m cProfile -o result.out -s cumulative test.py # 效果同方法二
结果分析：
结果保存在文件名为result.out的二进制文件里。
结果读取：pstats模块和Stats类
import pstats
def view_profile(path):
p = pstats.Stats(f"{path}")
p.sort_stats("cumulative") # 表示结果按照累计时间耗费排序，其它排序同上
p.print_stats(3) # 输出结果 输出结果的前三行，参数还可以是0，1之间的小数，表示输出结果的占比，没有参数表示输出全部结果
p.print_callers() # 可以显示函数被哪些函数调用
p.print_callees() # 可以显示哪个函数调用了哪些函数二，line_profiler
这个性能分析器和cProfile不同，他能帮你一行一行的分析性能。
如果瓶颈问题在某一行中，这样就需要line_profiler解决了。
建议使用kernprof工具
安装
pip install line_profiler
使用方法一：kernprof
@profile
def fib(n):
# 文件名aaa.py
a, b = 0, 1
for i in range(0, n):
a, b = b, a+b
return a
fib(5)终端：kernprof -l -v aaa.py # -l表示逐行分析 -v用于控制台输出, 不加-v会把分析结果写入aaa.py.lprof文件
使用方法二：函数调用
from line_profiler import LineProfiler
def test_line(func_name, parameter=None):
“”“
:param: func_name, str, 函数名
:param: parameter, 函数参数
”“”
lp = LineProfiler()
lp_wrapper = lp(func_name)
if parameter is not None:
lp_wrapper(parameter) #如果有参数，没参数不用写
lp.print_stats() # 展示结果结果分析
Line：文件中的行号。
Hits：性能分析时代码执行的次数。
Time：一段代码执行的总时间，由计数器决定。
Per Hit：执行一段代码平均消耗时间。
% Time：执行一段代码时间消耗比例。
三，搭配使用
先用cProfile确定项目中耗时最多的几个函数，然后用line_profiler分析这几个耗时最多的函数，确定行性能瓶颈。
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