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摘要：本文記錄一些用于代碼計時和簡單性能分析的工具。也就是這個魔法命令把中剩余的代碼作為輸入變量，對其進行計時。該命令會運行最后一個參數指定的代碼，然后在運行時分析所有需要分析的函數。該命令運行之后會打印一個逐行分析報告。
本文記錄一些用于 Python 代碼計時和簡單性能分析的工具。強烈推薦后兩種工具。
begin & end 手動計時Matlab 里有一對 tic toc 命令，使用格式如下：
tic % do anything toc
之后會打印中間的代碼執(zhí)行時間。這種風格對于簡單的計時還是挺好用的。遺憾的是 Python 中沒有類似的特別方便的模塊，只能用類似于下面的代碼進行模仿：
from time import time begin = time() # do anything end = time() print(end - begin)timeit 模塊
timeit 模塊用起來特別不方便：
from timeit import timeit timeit(stmt="code to run", setup="init code", number=1000000)
后來逐漸發(fā)現這個模塊是設計在 Shell 命令行模式下使用的，而不是在 IPython notebook 模式下使用的。因此這里不多介紹，需要在 Shell 命令行下計時時可以查閱其 Shell 模式下的使用方法。
IPython Notebook %%time使用 IPython Notebook 時，最簡單的代碼計時應該是 %%time 魔法命令（magic command, I am a Zhong 2）
%%time # code to run...
注意，"%%" 開頭的魔法命令必須寫在一個 cell 的第一行，并且通常以 cell 中剩余的內容作為輸入變量。也就是這個魔法命令把 cell 中剩余的代碼作為輸入變量，對其進行計時。
line_profilerline_profiler 是一個強大的代碼逐行時間或者空間開銷分析工具，筆者通常用于代碼逐行運行時間分析，從而定位到用時最多的代碼，并且能得到每行代碼耗時百分比。定位到代碼熱點之后可以對熱點進行優(yōu)化，從而以最小的改動而最大程度上提升代碼效率。本文僅介紹筆者常用的一種方式。
使用前需要安裝：
conda install line_profiler # or pip install line_profiler
在 Notebook 中使用，需要運行
%load_ext line_profiler
使用 line_profiler 進行時間分析時，需要指定分析的函數，該工具只會對這個函數中的代碼進行逐行分析。比如對函數 hello 和函數 hi 進行逐行分析，在 Notebook 中命令為
%lprun -f hello -f hi hello()
-f 參數表明接下來要指定一個函數名進行分析，最后一個參數則是要運行的代碼。該命令會運行最后一個參數指定的代碼，然后在運行時分析所有需要分析的函數。該命令運行之后會打印一個逐行分析報告。
更詳細的使用方法參考 如何進行 Python性能分析，你才能如魚得水？，easy profile python in jupyter 以及這些模塊的幫助文檔和官方文檔。
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