前言：
现在姐妹们对“c语言代码分析工具怎么用”可能比较讲究，看官们都想要剖析一些“c语言代码分析工具怎么用”的相关知识。那么小编在网摘上搜集了一些关于“c语言代码分析工具怎么用””的相关内容，希望小伙伴们能喜欢，你们一起来了解一下吧！当尝试优化缓慢的函数或模块时，通过性能分析可以更好地了解代码的性能瓶颈。在Python中，可以使用cProfile模块对代码进行快速的性能分析。下面是两个不同版本的代码片段，可用于对代码段进行性能分析。这些代码片段改编自cProfile文档中的“Profile”示例。多年来，我一直使用这些代码片段来缩小性能问题的范围。
基本版本
此版本适用于对模块级别代码进行性能分析。将以下两个代码块粘贴到目标代码周围：
import cProfile, pstatsprofiler = cProfile.Profile()profiler.enable()...profiler.disable()pstats.Stats(profiler).sort_stats(pstats.SortKey.CUMULATIVE).print_stats(100)
第一个代码块创建并启动性能分析器。第二个代码块停止它并打印前100个函数，按累积调用时间排序。
例如，对一些类定义进行性能分析：
from django.db import modelsimport cProfile, io, pstatsprofiler = cProfile.Profile()profiler.enable()class DanceKind(models.IntegerChoices): FANDANGO = 1 TANGO = 2class Dance(models.Model): kind = models.IntegerField(choices=DanceKind.choices)profiler.disable()out = io.StringIO()pstats.Stats(profiler).sort_stats(pstats.SortKey.CUMULATIVE).print_stats(100)
当模块导入时，您将看到来自print_stats()调用的输出：
$ python manage.py shell 18305 function calls (17540 primitive calls) in 0.044 secondsOrdered by: cumulative timeList reduced from 552 to 100 due to restriction <100>ncalls ... cumtime percall filename:lineno(function) 97/2 ... 0.044 0.022 {built-in method builtins.__build_class__} 1 ... 0.043 0.043 /.../django/db/models/base.py:95(__new__) 6 ... 0.043 0.007 /.../django/db/models/base.py:369(add_to_class) 1 ... 0.043 0.043 /.../django/db/models/options.py:175(contribute_to_class) 1 ... 0.043 0.043 /.../django/utils/connection.py:14(__getattr__) 1 ... 0.043 0.043 /.../django/utils/connection.py:56(__getitem__) 1 ... 0.043 0.043 /.../django/db/utils.py:191(create_connection) 1 ... 0.043 0.043 /.../django/db/utils.py:103(load_backend) 1 ... 0.043 0.043 /.../importlib/__init__.py:108(import_module) 2/1 ... 0.043 0.043 <frozen importlib._bootstrap>:1192(_gcd_import)...表格显示了函数的调用情况，以文件名、行号和名称为标识。它们按累积时间（“cumtime”）排序，即在该函数中花费的总时间（包括其被调用方），按最长时间优先排序。
请注意，如果两个代码块之间的代码段引发异常，则性能分析器将继续运行。通常不用担心这个问题，因为模块级别的异常通常会停止程序。
以下是已润色的文章：
上下文管理器和装饰器版本
这个版本适用于对函数或函数部分进行分析。通过使用 @contextlib.contextmanager，它既可以用作上下文管理器，也可以用作装饰器。
首先，将以下定义粘贴到目标模块中：
from contextlib import contextmanager@contextmanagerdef profile_and_print(): import cProfile, pstats profiler = cProfile.Profile() profiler.enable() try: yield finally: profiler.disable() pstats.Stats(profiler).sort_stats(pstats.SortKey.CUMULATIVE).print_stats(100)
通过使用 try/finally，如果发生异常，分析器将始终处于禁用状态。只有在成功时才会打印配置文件，尽管您可以通过缩进最后一行来更改此设置。
要将其用作函数装饰器：
from django.shortcuts import renderfrom example.models import Dance...@profile_and_print()def index(request): context = { "top_dancers": get_top_dancers(), "total_dances": Dance.objects.count(), } return render(request, "index.html", context)以及作为上下文管理器：
def index(request): context = { "top_dancers": get_top_dancers(), "total_dances": Dance.objects.count(), } with profile_and_print(): return render(request, "index.html", context)在任一情况下，运行分析代码块将再次为该部分打印分析结果：
4092 function calls (4012 primitive calls) in 0.008 secondsOrdered by: cumulative timeList reduced from 376 to 100 due to restriction <100>ncalls ... cumtime percall filename:lineno(function) 1 ... 0.008 0.008 /.../django/shortcuts.py:17(render) 1 ... 0.007 0.007 /.../django/template/loader.py:52(render_to_string) 1 ... 0.006 0.006 /.../django/template/loader.py:5(get_template)...可能的调整
以下是您可能想要修改此段代码的几种方式。
排序
要按其他指标排序，请使用从 此表 中选择 SortKey.CUMULATIVE 之外的其他值。最有用的是：
SortKey.TIME，用于大多数内部时间，即在函数内部花费的时间，不包括对其他函数的调用。最慢的函数通常是优化的易发现目标。SortKey.CALLS，用于调用次数。可能有方法可以消除重复的函数调用，例如使用缓存。显示
默认情况下，Stats 类将输出到标准输出。要输出到标准错误，请在创建时传递 stream=sys.stderr：
pstats.Stats(profiler, stream=sys.stderr).sort_stats( pstats.SortKey.CUMULATIVE,).print_stats(100)
要保存到文件，请将 print_stats() 替换为 dump_stats()：
pstats.Stats(profiler).sort_stats( pstats.SortKey.CUMULATIVE,).dump_stats("profile.stats")您可以使用可视化工具（如 tuna）使用此文件。
总结
在Python中，使用 cProfile 模块可以快速进行性能分析，以了解代码的性能问题。这篇文章提供了两个版本的代码片段，一个适用于对模块级别代码进行性能分析，另一个适用于对函数或函数部分进行性能分析。您可以按照代码片段的指示将其粘贴到目标代码周围，然后运行并查看分析结果。分析结果将按照累积调用时间排序，并且可以根据需要进行排序和显示。性能分析器将始终处于禁用状态，只有在成功时才会打印配置文件。
标签： #c语言代码分析工具怎么用
