Скорость выполнения кода python pycharm

Как использовать профилировщик памяти PyCharm

В профессиональном и промышленном масштабе при написании кода для приложения одна из основных вещей, которые должен учитывать программист, — это оптимизация кода. Написание оптимизированного кода — это искусство, требующее больших знаний и опыта. Оптимизация кода — это написание чистого, правильного и эффективного кода, который использует минимум аппаратных ресурсов для выполнения программы.

Даже если вы не программист, вы можете осознавать важность оптимизированного кодирования. Предположим, у вас запущено программное обеспечение, и на его загрузку уходит много времени. Через некоторое время он становится очень медленным и медленным. Эти проблемы могут возникать по нескольким различным причинам, но почти в 90% случаев причина этого заключается в том, что программный код не оптимизирован, поэтому используется много ресурсов вашей системы, что приводит к задержкам.

В программировании есть много способов решить требуемую проблему, искусство программирования — знать, какой метод будет наиболее эффективным, когда использовать какой алгоритм, чтобы минимизировать время и память, необходимые для запуска программы.

Профилировщик памяти PyCharm

Оптимизация кода, возможно, была очень трудоемкой и сложной задачей, но теперь это не так. Было бы здорово, если бы в вашей IDE (интегрированной среде разработки) была опция, из которой вы могли бы видеть, сколько памяти требует каждая отдельная часть вашего кода? Что ж, в PyCharm есть именно то, что вам нужно. Узрите профилировщик памяти PyCharm. Вы можете оптимизировать свои скрипты Python, а также Node.js в PyCharm.

Плагины

Прежде чем мы начнем, убедитесь, что все необходимые плагины установлены и включены. Убедитесь, что плагины UML и NodeJS установлены и работают для профилирования Python и Node.js приложения соответственно. Чтобы установить указанные плагины, следуйте инструкциям, приведенным ниже.

Откройте PyCharm и перейдите в настройки, нажав Ctrl + Alt + S

Перейдите в плагины, введите NodeJS и нажмите установить.

Теперь переключите вкладки с Marketplace на Installed и в строке поиска введите «UML.”Нажмите» Включить «. Нажмите Применить. Затем нажмите кнопку перезапустить сейчас.

Профилировщики

PyCharm позволяет использовать профилировщик на основе образцов V8 для профилирования как ЦП, так и памяти файлов NodeJS. Для python он использует yappi, если он установлен; в противном случае он использует стандартный cProfile. Для профилирования памяти вы можете использовать профилировщик памяти для Python.

Профилирование Python:

PyCharm позволяет легко профилировать ваш скрипт Python. После того, как вы закончили кодирование своего скрипта, щелкните значок щелчка на главной панели инструментов, расположенный в правом верхнем углу под кнопкой сворачивания. Или вы можете перейти к запустить тогда профиль .

Здесь PyCharm сохраняет результат вашего профиля в .pstat и отображает его на новой вкладке с именем .pstat.

Вернуться к исходному коду:

Вы можете вернуться к исходному коду, щелкнув правой кнопкой мыши имя функции, а затем щелкнув Перейти к исходному коду во вложенной вкладке с названием Статистика. Это вернет вас к исходному коду этой конкретной функции.

Графический вид:

Точно так же вы можете просмотреть свой код в графической форме в График звонков вкладка.

V8-Профилирование памяти:

Для профилирования в Интернете необходимо включить профилирование V8. Для этого перейдите в Конфигурации запуска / отладки. Переключитесь на V8 Профилирование вкладка. Проверьте оба Запись информации о профилировании ЦП а также Разрешить делать снимки кучи флажок. в Журнал записи, вы можете указать папку, в которой должны храниться все данные журнала профилирования.

Нажмите Применять тогда ОК.

Запустите свой код. И во время выполнения щелкните вкладку инструмента запуска.

Укажите имя и место для снимка и выберите Открыть снимок если вы хотите начать оценивать моментальный снимок, сделанный.

Чтобы оценить кучу снимков, сделанных в другое время, перейдите к инструменты тогда v8 профилирование тогда Анализируйте снимки кучи V8. Перейдите к файлу кучи, который вы хотели проанализировать. Создается отдельная вкладка с именем, совпадающим с именем выбранного кучи. Сдерживание Вкладка показывает объекты вашего приложения, сгруппированные под корнями сборщика мусора, объектами браузера и объектами DOM Windows. Самый большой объект показывает вам объект, который потребляет больше всего памяти. Здесь можно диагностировать утечки памяти из-за хранения данных в глобальных объектах. В Резюме вкладка, как следует из названия, показывает общую сводку анализа. Он дает обзор объектов в вашем приложении. Здесь показано общее количество объектов каждого типа вместе с информацией об их размерах и потребляемой ими памяти (в процентах).

Чтобы различать объекты и ходы без потери контекста. Установите метку для любого объекта, выбрав его и щелкнув значок галочки в правом верхнем углу. Укажите метку во всплывающем диалоговом окне.

Исходный код:

Чтобы увидеть исходный код определенного объекта, выберите этот объект и щелкните значок карандаша на панели инструментов. Или выберите Редактировать исходный код. Если пункты меню неактивны, это означает, что функция, соответствующая выбранному объекту, не найдена. В случае обнаружения нескольких функций они отображаются в виде списка предложений.

Поиск снимков:

Вы можете выполнять поиск по снимкам, щелкнув значок поиска в Сдерживание вкладка. Для поиска можно указать разные области. Для .е.грамм. если Везде установлен флажок, поиск будет производиться во всех областях. Имена классов поиск среди функций-конструкторов. Текстовые строки поиск по тексту определенных функций. Метки флажок установлен, если вы хотите искать среди ваших меток, которые вы установили для объектов, щелкнув значок галочки в контейнер вкладка. Короче говоря, PyCHarm дает вам множество опций для навигации по кучим снимкам.

Заключение:

Pycharm имеет множество различных функций, о которых не знает большинство начинающих программистов, и эти функции могут помочь вам кодировать намного лучше. И это не только для PyCharm. Почти каждая IDE предоставляет некоторые удобные функции, которые не используются значительной частью потребителей. Поэтому нам следует искать эти небольшие функции, которые могут оказать значительное влияние на наше кодирование и положительно.

Игры

Платформа Windows была одной из доминирующих платформ для игр из-за огромного процента игр, которые разрабатываются сегодня с встроенной поддержкой Wi.

Игры

В настоящее время компьютеры — это серьезные машины, используемые для игр. Если вы не можете получить новый рекорд, вы поймете, о чем я. В этом посте .

Игры

Битва за Веснот 1.13.6, выпущенная в прошлом месяце, является шестой разработкой в ​​1.13.x и содержит ряд улучшений, в первую очередь пользовательско.

Свежие статьи об операционных системах. Множество интересных гайдов и полезных советов. Почувствуйте себя своим в мире современных технологий

Источник

Как рассчитать время выполнения скрипта в PyCharm без добавления кода каждый раз?

В настоящее время я просто добавляю следующие строки вокруг моего кода:

import time start_time = time.time() # my code here print "time elapsed: s".format(time.time() - start_time) 

Можно ли добиться того же самого, не добавляя код в каждый скрипт, который я хочу использовать? Или добавить что-то в конфигурации запуска или с помощью плагина?

5 ответов

Вы можете профилировать свой сценарий, нажав кнопку «профиль» (она находится справа от кнопок «Выполнить», «Отладка» и «Выполнить с покрытием»):

Среди выходных данных вы найдете имя самого скрипта и время, необходимое для его запуска.

Примечание: функция доступна в PyCharm PROFESSIONAL 2017.1 для платформы Linux; другие установки могут не обеспечивать кнопку профилировщика.

Поскольку не у всех есть PyCharm Pro, который может измерять время работы скрипта, вот простое решение, использующее декоратор. Нам нужно всего лишь добавить одну строку кода для измерения времени работы любой функции следующим образом:

import time def timeit(func): """ Decorator for measuring function's running time. """ def measure_time(*args, **kw): start_time = time.time() result = func(*args, **kw) print("Processing time of %s(): %.2f seconds." % (func.__qualname__, time.time() - start_time)) return result return measure_time @timeit def func(): for _ in range(3): time.sleep(1) if __name__ == "__main__": func() 

Processing time of func(): 3.00 seconds. 

Я знаю, что уже поздно, но я хотел того же, и вот что я сделал:

Создайте еще один файл Python в каталоге ваших кодов:

import time st=time.time() import test print("----%.2f----"%(time.time()-st)) 

где test — это название вашей программы. Поэтому, если вы хотите запустить какую-либо программу, просто запустите ее отсюда, просто изменив тест.

Имейте в виду, что импорт запускает код нормально, если вы не использовали:

Просто напишите соответствующий модульный тест (работает с версией сообщества).

from unittest import TestCase from yourscript import yourcode class TestSol(TestCase): def benchmark(self): res = yourcode('banana') self.assertEqual(res, 77) 

PyCharm аккуратно отображает время, затраченное на каждый тест.

Другое решение — обернуть интерпретатор time .
Но поскольку это поможет в других отношениях, я рекомендую отправиться в путь юнит-тестов.

Вы можете использовать эту команду при использовании блокнота IPython/Jupyter.

Команду можно добавить в первую строку ячейки, чтобы получить время ЦП и стены, необходимое для выполнения ячейки.

Альтернативой этому является (timeit — он будет запускать ячейку несколько раз, чтобы получить среднее значение и стандартное отклонение времени вычислений)

Источник

10 полезных функций PyCharm для ускорения разработки на Python

PyCharm — это мощная интегрированная среда разработки (IDE) для языка программирования Python, которая облегчает процесс написания кода. В этой статье мы рассмотрим 10 полезных функций PyCharm, которые позволяют ускорить разработку на Python и сделать ее более эффективной.

1. Автодополнение кода

PyCharm предоставляет автодополнение для импортируемых модулей, классов и методов. Это сокращает время, затрачиваемое на ввод boilerplate-кода и улучшает производительность.

2. Отладчик

PyCharm поставляется с мощным отладчиком, который позволяет ускорить процесс отладки. Он позволяет установить точки останова, пошагово выполнить код и просмотреть значения переменных в реальном времени.

3. Инспектор кода

PyCharm предлагает возможность проверить ваш код на ошибки и предупреждения, чтобы убедиться, что он соответствует стандартам программирования и работает правильно. Инспектор кода облегчает поиск и исправление ошибок.

4. Система контроля версий

PyCharm встроенный инструмент системы контроля версий в IDE, что позволяет вести управление версиями хранения исходного кода, например, при работе с Git-репозиториями.

5. Управление зависимостями

PyCharm предоставляет возможность управлять зависимостями Python проекта, с помощью инструмента Package Manager. Этот инструмент облегчает установку, обновление и удаление пакетов.

6. Встроенный редактор юнит-тестов

PyCharm имеет встроенный редактор юнит-тестов для написания тестовых сценариев, что позволяет выполнять отладку и тестирование кода сразу в IDE.

7. Рефакторинг кода

PyCharm предоставляет возможность быстрого и безопасного изменения и улучшения структуры вашего кода, облегчая его чтение и понимание.

8. Интеграция с виртуальными окружениями

PyCharm интегрирован с виртуальными окружениями, что позволяет разрабатывать, тестировать и запускать код в изолированной среде. Это обеспечивает более гладкую и безопасную разработку.

9. Интеграция с Jupyter Notebook

PyCharm интегрирован с Jupyter Notebook, что позволяет удобно работать и разрабатывать код внутри Notebook. Это позволяет сохранять результаты работы в реальном времени и взаимодействовать с данными интерактивно.

10. Навигация по коду

PyCharm облегчает навигацию по коду, позволяя быстро переходить к определенной функции, классу или методу, используя сочетания клавиш.

Вывод

PyCharm предлагает множество полезных функций, которые могут ускорить и улучшить процесс разработки на Python. Он обеспечивает мощный инструментарий для написания, отладки и тестирования кода, а также для управления зависимостями и контроля версий. Все это помогает ускорить разработку, улучшить производительность и повысить качество разработки.

Источник