澄清来自pstats模块的输出。

Question

我在代码上运行了cProfile，这是输出：

% stats 10
     646493 function calls (524209 primitive calls) in 3.606 CPU seconds

Ordered by: cumulative time
List reduced from 260 to 10 due to restriction <10>

ncalls   tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
     1     0.000    0.000    3.606    3.606 <string>:1(<module>)
     1     0.007    0.007    3.606    3.606 {execfile}
     1     0.068    0.068    3.599    3.599 example.py:7(<module>)
     3     0.000    0.000    3.266    1.089 tree.py:1058(parseString)
6698/3     0.068    0.000    3.244    1.081 tree.py:2406(do_parse3)
104813/3   1.084    0.000    3.244    1.081 tree.py:926(_nocache)
2615/3     0.016    0.000    3.243    1.081 tree.py:2679(internal_parse)
3602/14    0.712    0.000    3.239    0.231 tree.py:2531(do_parse2)
  13/8     0.000    0.000    3.229    0.404 tree.py:2876(do_parse)
2546/20    0.024    0.000    3.218    0.161 tree.py:1003(parse)

从医生那里，

我们定义原语表示调用不是通过递归诱导的

然后，我可以安全地得出结论，我的代码之所以缓慢的原因是：

由于有122284个递归调用，所以最大的递归方法是_nocache.

• Primitive和do_parse3调用都是微不足道的，不能进一步优化。

Answer 1

1. 我想你看不出是因为方法调用而花费的时间，还是由于在这些方法中所做的工作。
2. 我同意。这将是开始微优化python代码的地方。它可能会给你带来一些加速，但通常有一个更好的方法来加速某些给定的任务。

，

1. ，不是真的。首先，如果您有一个真正的应用程序，这将显示您可能想要摆脱的调用。我在你的个人资料中看到它被称为三次，也许它做了三次相同的计算，并且(子)结果可以被缓存。也许原始(原始)调用可以做一些事情来减少孩子们要做的工作量。

我可以建议用呼叫图代替吗？为此，我使用Gprof2Dot：

gprof2dot.py -f pstats tmp.pstats区点-Tpng -o tmp.png

http://code.google.com/p/jrfonseca/wiki/Gprof2Dot

http://maxy.homeip.net/misc/gprof2dot_example.png