面试题：Python中Profiling工具的基础使用

Question

在Python中，使用cProfile模块对一个简单函数进行性能分析，请写出代码示例，并说明如何解读分析结果中每个函数的调用次数、总运行时间和每次调用的平均时间等关键信息。

Answer 1

import cProfile


def simple_function():
    total = 0
    for i in range(1000000):
        total += i
    return total


cProfile.run('simple_function()')

解读分析结果

1. 调用次数：在分析结果中，每一行记录的 ncalls 列代表函数的调用次数。例如 1 0.000 0.000 0.000 0.000 <string>:1(<module>) 中 1 就是 <string>:1(<module>) 这个函数（其实这里是整个脚本入口，类似main函数的概念）的调用次数。如果一个函数在其他函数内部被循环调用，这里的调用次数就会相应增加。
2. 总运行时间：tottime 列表示该函数自身运行的总时间，不包含它调用其他函数的时间。比如 0.025 0.025 0.000 0.000 {method 'range' of 'builtins.list' objects} 中的 0.025 就是 range 这个函数自身运行的总时间。而 cumtime 列表示该函数及其所有子函数运行的总时间。例如 0.025 0.025 0.025 0.025 simple_function 中 0.025 是 simple_function 及其调用的所有函数（这里是 range 等）运行的总时间。
3. 每次调用的平均时间：对于 tottime 的平均时间，计算方式是 tottime / ncalls，对于 cumtime 的平均时间，计算方式是 cumtime / ncalls。例如在 1 0.025 0.025 0.025 0.025 simple_function 中，tottime 的平均时间是 0.025 / 1 = 0.025，cumtime 的平均时间也是 0.025 / 1 = 0.025。通过这些平均时间可以直观了解每次调用该函数大概需要花费的时间，方便定位性能瓶颈函数。