Python通過裝飾器并使用cprofile對(duì)函數(shù)進(jìn)行性能分析

Python中提供了很多接口方便我們能夠靈活進(jìn)行性能分析，包括cProfile模塊中的Profile類和pstat模塊中的Stats類。

10年積累的成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，可以快速應(yīng)對(duì)客戶對(duì)網(wǎng)站的新想法和需求。提供各種問題對(duì)應(yīng)的解決方案。讓選擇我們的客戶得到更好、更有力的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。我雖然不認(rèn)識(shí)你，你也不認(rèn)識(shí)我。但先網(wǎng)站制作后付款的網(wǎng)站建設(shè)流程，更有石獅免費(fèi)網(wǎng)站建設(shè)讓你可以放心的選擇與我們合作。

--cprofile是一種確定性分析器，只測量CPU時(shí)間，并不關(guān)心內(nèi)存的消耗情況和其他與內(nèi)存相關(guān)聯(lián)的信息

--它是基于Isprof的用C語言實(shí)現(xiàn)的擴(kuò)展應(yīng)用，運(yùn)行開銷比較合理，適合分析運(yùn)行時(shí)間較長的程序

--enable(): 開始進(jìn)行性能分析并收集數(shù)據(jù)

--disableI(): 停止性能分析

--create_stats(): 停止收集數(shù)據(jù)，并為已經(jīng)收集的數(shù)據(jù)創(chuàng)建stats對(duì)象

--print_stats():創(chuàng)建stats對(duì)象并打印分析結(jié)果

--dump_stats(filename): 把當(dāng)前性能分析的內(nèi)容寫入文件filename中

--runcall(func, *args, **kwargs): 收集被調(diào)用函數(shù)func的性能分析信息

--用來分析cProfile輸出的文件內(nèi)容

--pstas模塊為開發(fā)者提供了Stats類，可以讀取和操作stats文件

（Stats類可以接受stats文件名，也可以直接接受cProfile.Profile對(duì)象作為數(shù)據(jù)源。）

--strip_dirs(): 刪除報(bào)告中所有函數(shù)文件名的路徑信息

--dump_stats(filename): 把stats中的分析數(shù)據(jù)寫入文件（也可以寫成cProfile.Profile.dump_stats()）

--sort_stats(*keys): 對(duì)報(bào)告列表進(jìn)行排序，函數(shù)會(huì)一次按照傳入的參數(shù)排序

--reverse_order(): 逆反當(dāng)前的排序

--print_stats(*restrictions): 把信息打印到標(biāo)準(zhǔn)輸出。*restrictions用于控制打印結(jié)果的形式，比如（10,1.0，".*.py.*")表示打印所有py文件的信息的前10行結(jié)果

--第一行表示運(yùn)行這個(gè)函數(shù)一共使用0.043秒，執(zhí)行了845次函數(shù)調(diào)用

--第二行表示結(jié)果是按什么順序排列的（這里表示按照調(diào)用次數(shù)來進(jìn)行排列的）

--ncalls: 表示函數(shù)調(diào)用的次數(shù)（有兩個(gè)數(shù)值表示有遞歸調(diào)用，總調(diào)用次數(shù)/原生調(diào)用次數(shù)）

--tottime: 函數(shù)內(nèi)部調(diào)用時(shí)間（不包括他自己調(diào)用的其他函數(shù)時(shí)間）

--percall: tottime/ncalls

--cumtime: 表示累計(jì)調(diào)用時(shí)間（函數(shù)執(zhí)行玩的總時(shí)間），它包含了函數(shù)自己內(nèi)部調(diào)用的函數(shù)時(shí)間

--filename:lineno(function): 函數(shù)所在的文件，行號(hào)，函數(shù)名稱

上面的函數(shù)do_cProfile(do=False, order='tottime')是一個(gè)帶參數(shù)的裝飾器，通過do的值來進(jìn)行性能分析的開關(guān)控制，通過order的值來選擇輸出結(jié)果按照什么方式進(jìn)行排序。

比如我們對(duì)函數(shù)A和函數(shù)B進(jìn)行性能分析

如果不給裝飾器傳入?yún)?shù)的話就是默認(rèn)的False和tottime

如何學(xué)習(xí)python數(shù)據(jù)分析

1、首先是要了解一些Python的編程基礎(chǔ)。

2、其次知道Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，什么是向量、列表、數(shù)組、字典等等。

3、最后了解Python的各種函數(shù)及模塊。

利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析(10)-移動(dòng)窗口函數(shù)

Python-for-data-移動(dòng)窗口函數(shù)

本文中介紹的是 ，主要的算子是：

統(tǒng)計(jì)和通過其他移動(dòng)窗口或者指數(shù)衰減而運(yùn)行的函數(shù)，稱之為 移動(dòng)窗口函數(shù)

style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style

2292 rows × 3 columns

rolling算子，行為和resample和groupby類似

rolling可以在S或者DF上通過一個(gè)window進(jìn)行調(diào)用

style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style

2292 rows × 3 columns

指定一個(gè)常數(shù)衰減因子為觀測值提供更多的權(quán)重。常用指定衰減因子的方法：使用span（跨度）

一些統(tǒng)計(jì)算子，例如相關(guān)度和協(xié)方差等需要同時(shí)操作兩個(gè)時(shí)間序列。

例如，金融分析中的股票和基準(zhǔn)指數(shù)的關(guān)聯(lián)性問題：計(jì)算時(shí)間序列的百分比變化pct_change()

style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style

在rolling及其相關(guān)方法上使用apply方法提供了一種在移動(dòng)窗口中應(yīng)用自己設(shè)計(jì)的數(shù)組函數(shù)的方法。

唯一要求：該函數(shù)從每個(gè)數(shù)組中產(chǎn)生一個(gè)單值(縮聚)，例如使用rolling()...quantile(q)計(jì)算樣本的中位數(shù)

Python常用函數(shù)三有哪些？這7個(gè)函數(shù)使用頻率最高，總算搞明白了

1.1 例如：print(hex(2))案例

1.2 輸出函數(shù)：print(hex(2))

1.3 輸出結(jié)果：0x2

1.4 解析說明：返回16進(jìn)制的數(shù)。

2.1 例如：print(chr(10))案例

2.2 輸出函數(shù)：print(chr(10))

2.3 輸出結(jié)果：0o12

2.4 解析說明：返回當(dāng)前整數(shù)對(duì)應(yīng)的ASCll碼

3.1 例如：print(ord("b"))案例

3.2 輸出函數(shù)：print(ord("b"))

3.3 輸出結(jié)果：98

3.4 解析說明：返回當(dāng)前ASCll碼的10進(jìn)制數(shù)

4.1 例如：print(chr(97))

4.2 輸出函數(shù)：print(chr(97))

4.3 輸出結(jié)果：b

4.4 解析說明：返回當(dāng)前ASCll碼的10進(jìn)制數(shù)。

案例一：給你一個(gè)字符串,s = 'hello kitty'

1.1 輸出函數(shù)：print(s.capitalize())

1.2 輸出結(jié)果：0x2

1.3 解析說明：返回16進(jìn)制的數(shù)。

2.1輸出函數(shù)：print(s.replace('kitty','kuang'))

2.2 輸出結(jié)果：hello kuang

2.3 解析說明：替換功能，將kitty換成kuang。

2.4 輸出函數(shù)：print(s.replace('4','KK'))

2.5 輸出結(jié)果：12KK12KK

2.6 解析說明：所有的4都替換成KK

2.7 輸出函數(shù)：print(s.replace('4','KK'))

2.8 輸出結(jié)果：12KK12KK124

2.9 解析說明：將前兩個(gè)的4替換成go

案例一：給你一個(gè)字符串，ip = '192.168.1.1'

3.1 輸出函數(shù)：print(ip.split(','))

3.2 輸出結(jié)果：['192.168.1.1']

3.3 解析說明：將字符串分割成列表

案例一：給你一個(gè)字符串，ip = '192.168.1.1'

3.3 輸出函數(shù)：print(ip.split(',',2))

3.4 輸出結(jié)果：['192.168.1.1']

3.5 解析說明：從第二個(gè)開始分割成列表

python數(shù)據(jù)分析干什么

第一、檢查數(shù)據(jù)表

Python中使用shape函數(shù)來查看數(shù)據(jù)表的維度，也就是行數(shù)以及列數(shù)。你可以使用info函數(shù)來查看數(shù)據(jù)表的整體信息，使用dtype函數(shù)來返回?cái)?shù)據(jù)格式;lsnull是Python中檢驗(yàn)空值的函數(shù)，可以對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行檢查，也可以單獨(dú)對(duì)某一行進(jìn)行空值檢查，返回的結(jié)構(gòu)是邏輯值，包含空值返回true，不包含則返回false。

第二、數(shù)據(jù)清洗

Python可以進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數(shù)用來刪除數(shù)據(jù)表中包含空值的數(shù)據(jù)，也可以使用fillna函數(shù)對(duì)空值進(jìn)行填充;Python中dtype是查看數(shù)據(jù)格式的函數(shù)，與之對(duì)應(yīng)的是astype函數(shù)，用來更改數(shù)據(jù)格式，Rename是更改列名稱的函數(shù)，drop_duplicates函數(shù)刪除重復(fù)值，replace函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)替換。

第三、數(shù)據(jù)提取

進(jìn)行數(shù)據(jù)提取時(shí)，主要使用三個(gè)函數(shù)：loc、iloc以及ix。Loc函數(shù)按標(biāo)簽進(jìn)行提取，iloc按位置進(jìn)行提取，ix可以同時(shí)按照標(biāo)簽和位置進(jìn)行提取。除了按標(biāo)簽和位置提取數(shù)據(jù)之外，還可以按照具體的條件進(jìn)行提取，比如使用loc和isin兩個(gè)函數(shù)配合使用。

第四、數(shù)據(jù)篩選

Python數(shù)據(jù)分析還可以進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，Python中使用loc函數(shù)配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和count函數(shù)還能實(shí)現(xiàn)Excel中sumif和countif函數(shù)的功能。使用的主要函數(shù)是groupby和pivot_table;groupby是進(jìn)行分類匯總的函數(shù)，使用方法比較簡單，groupby按列名稱出現(xiàn)的順序進(jìn)行分組。

當(dāng)前標(biāo)題：python分析函數(shù),python函數(shù)詳解
本文來源：http://chinadenli.net/article32/heejpc.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供網(wǎng)站導(dǎo)航、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)、App開發(fā)、定制開發(fā)、電子商務(wù)、面包屑導(dǎo)航

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)