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  • 在Jupyter Notebook单元格中可视化Python代码逐行执行
  • 用于逐行分析文本的代码示例 fileIN = open(sys.argv[1], r) line = fileIN.readline() while line: [some bit of analysis here] line = fileIN.readline() 此代码将第一个命令行参数作为要处理的文件的名称。第一...
  • 项目开发中文件的读写是必不可少的 下面来简单介绍一下文件的读 读文件,首先我们要有文件 那我首先自己创建了一个文本文件...open表示打开你要执行的文件用读的方式打开 第一个参数是上面的文件path路径,第二个是所要
  • 总是忘记,做个记录。 性能定义 ...line_profiler是一个可以查看每行代码的执行次数、执行时间的工具。 安装好后,可以在代码中对方法/函数添加装饰器@profile,然后在命令行使用kernprof -l -...

    总是忘记,做个记录

    性能定义

    一般而言,处理一个请求的速度是一个重要的性能指标(Latency, 系统延迟)。

    观察工具

    有时候不需要特殊工具,直接看一个http请求的时长即可。

    定位瓶颈

    line_profiler是一个可以查看每行代码的执行次数、执行时间的工具。

    安装好后,可以在代码中对方法/函数添加装饰器@profile,然后在命令行使用kernprof -l -v xx.py来查看结果。

    这样太麻烦,可以直接在IPython中直接使用。

    导入:

    In [1]: %load_ext line_profiler

    help:

    In [2]: %lprun?
    Docstring:
    Execute a statement under the line-by-line profiler from the
    line_profiler module.
    
    Usage:
      %lprun -f func1 -f func2 <statement>
    
    The given statement (which doesn't require quote marks) is run via the
    LineProfiler. Profiling is enabled for the functions specified by the -f
    options. The statistics will be shown side-by-side with the code through the
    pager once the statement has completed.
    
    Options:
    
    -f <function>: LineProfiler only profiles functions and methods it is told
    to profile.  This option tells the profiler about these functions. Multiple
    -f options may be used. The argument may be any expression that gives
    a Python function or method object. However, one must be careful to avoid
    spaces that may confuse the option parser. Additionally, functions defined
    in the interpreter at the In[] prompt or via %run currently cannot be
    displayed.  Write these functions out to a separate file and import them.
    
    -m <module>: Get all the functions/methods in a module
    
    One or more -f or -m options are required to get any useful results.
    
    -D <filename>: dump the raw statistics out to a pickle file on disk. The
    usual extension for this is ".lprof". These statistics may be viewed later
    by running line_profiler.py as a script.
    
    -T <filename>: dump the text-formatted statistics with the code side-by-side
    out to a text file.
    
    -r: return the LineProfiler object after it has completed profiling.
    
    -s: strip out all entries from the print-out that have zeros.
    File:      /Library/Python/2.7/site-packages/line_profiler.py

    举例:
    在exmaple.py中:

    class Demo:
        def method1(self):
            self.method2()
    
        def method2(self):
            pass

    也可直接使用IPython的%%writefile来直接写一个。

    查看运行情况,其中每个-f后都可加一个函数/方法,用于执行情况。

    from example import Demo
    demo = Demo()
    %lprun -f demo.method1 demo.method1()
    %lprun -f demo.method1 -f demo.method2 demo.method1()

    这样就能找到瓶颈啦!

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  • nbtutor, 在Jupyter笔记本单元中,可视化 python 代码执行( 逐行逐行) Nbtutor可视化 python 代码执行( line-by-line ) 在 Jupyter笔记本中的。 灵感由在线 python 辅导 。 用法安装注意:直接安装这个 repo 将不起...
  • 逐行统计python代码执行时间 在炼丹或者debug的过程中,我们经常需要去逐行统计代码运行的时间。使用time.time()是可以解决问题,但是过于繁琐。于是通过一顿踩坑,推荐使用line_profiler库, 安装方式如下,十分简单...

    逐行统计python代码执行时间

    在炼丹或者debug的过程中,我们经常需要去逐行统计代码运行的时间。使用time.time()是可以解决问题,但是过于繁琐。于是通过一顿踩坑,推荐使用line_profiler库, 安装方式如下,十分简单。

    pip install line_profiler
    

    在这里插入图片描述
    安装成功,下面开始介绍如何使用。

    
    
    from __future__ import print_function
    
    from line_profiler import LineProfiler
    import torch
    import torch.nn as nn
    import torch.optim as optim
    from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR, StepLR
    from data import ModelNet_Loader
    from model import PointNet
    import numpy as np
    from torch.utils.data import DataLoader
    from util import cal_loss, IOStream
    import sklearn.metrics as metrics
    
    
    
    
    def train(args, io):
    
        train_loader = DataLoader(ModelNet40(args, partition='train', num_points=args.num_points), batch_size=args.batch_size, shuffle=True, drop_last=False)
        test_loader = DataLoader(ModelNet40(args, partition='test', num_points=args.num_points), num_workers=8,batch_size=args.test_batch_size, shuffle=False, drop_last=False)
    
        device = torch.device("cuda:0" if args.cuda else "cpu")
    
        #Try to load models
        if args.model == 'pointnet':
            model = PointNet(args).to(device)
    
        print(str(model))
    
        if args.use_sgd:
            print("Use SGD")
            opt = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr*100, momentum=args.momentum, weight_decay=1e-4)
        else:
            print("Use Adam")
            opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=1e-4)
    
        if args.scheduler == 'cos':
            scheduler = CosineAnnealingLR(opt, args.epochs, eta_min=1e-3)
        elif args.scheduler == 'step':
            scheduler = StepLR(opt, step_size=20, gamma=0.7)
        
        criterion = cal_loss
    
        best_test_acc = 0.85
        for epoch in range(args.epochs):
            ####################
            # Train
            ####################
            train_loss = 0.0
            count = 0.0
            model.train()
            train_pred = []
            train_true = []
    
            time_epoch = time.time()
    
            for data, label in train_loader:
    
                data, label = data.to(device), label.to(device).squeeze()
                data = data.permute(0, 2, 1)
                batch_size = data.size()[0]
                opt.zero_grad()
                logits = model(data)
                loss = criterion(logits, label)
                loss.backward()
                opt.step()
                preds = logits.max(dim=1)[1]
                count += batch_size
                train_loss += loss.item() * batch_size
                                                                              
    if __name__ == "__main__":
        # Training settings
        parser = argparse.ArgumentParser(description='Point Cloud Recognition')
        parser.add_argument('--exp_name', type=str, default='exp_dgcnn_modelnet_2048_time', metavar='N',help='Name of the experiment')
        parser.add_argument('--model', type=str, default='dgcnn', metavar='N',choices=['pointnet', 'dgcnn','pointcnn'],help='Model to use, [pointnet, dgcnn]')
        parser.add_argument('--dataset', type=str, default='modelnet40', metavar='N')
        parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=8, metavar='batch_size',help='Size of batch)')
        parser.add_argument('--test_batch_size', type=int, default=4, metavar='batch_size',help='Size of batch)')
        parser.add_argument('--epochs', type=int, default=2, metavar='N',help='number of episode to train ')
    
    
        args = parser.parse_args()
        lp = LineProfiler()
        lp_wrapper = lp(train)
        lp_wrapper(args, io)
        lp.print_stats()
    
    

    简化的代码,中间可能会有缺失,但是不影响介绍line_profiler的使用。

    如下图所示,显示了每一行代码的运行时间,调用次数和占用百分比

    在这里插入图片描述

    参考

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  • 可视化单元中的Python代码执行逐行)。 受到启发。 用法 安装 注意:直接从此存储库中安装将无法正常工作,因为我们不会交付已构建JavaScript和CSS资产。 请在下面查看有关更多信息。 pip pip install nbtutor ...
  • tracing 用于逐行跟踪程序执行的实用程序
  • [b]python代码:[/b] [code="java"] import os file = open("cc.txt") for line in file: os.system(line) [/code] [b]ruby代码:[/b] [code="java"] file = ...
    [b]python代码:[/b]

    import os

    file = open("cc.txt")

    for line in file:

    os.system(line)



    [b]ruby代码:[/b]

    file = File.open("ttt.txt")

    file.each_line do |line|

    %x(scp #{line.chomp} #{line.replace("/","")})

    end
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  • Python执行过程

    2020-11-16 22:33:34
    1. 解释型语言和编译型语言 计算机是不能够识别高级语言的,所以当我们运行一个高级...解释型语言就没有这个编译的过程,而是在程序运行的时候,通过解释器对程序逐行做出解释,然后直接运行,最典型的就是Ruby、Python

    1. 解释型语言和编译型语言
    计算机是不能够识别高级语言的,所以当我们运行一个高级语言程序的时候,就需要一个“翻译机”来从事把高级语言转变成计算机能够读懂的机器语言(二进制)的过程,这个过程分为两类,第一种是编译,第二种是解释。
    编译型语言在执行之前,先回通过编译器对程序执行一个编译的过程,把程序转变成机器语言,运行时就不需要翻译,而直接执行就可以了,最典型的例子就是C语言。
    解释型语言就没有这个编译的过程,而是在程序运行的时候,通过解释器对程序逐行做出解释,然后直接运行,最典型的就是Ruby、Python。
    通过以上的例子,我们可以总结一下解释型语言和编译型语言的优缺点,因为编译型语言在程序运行之前就已经对程序做出了“翻译”,所以在运行时就少掉了“翻译”的过程,所以效率比较高。但是我们也不能一概而论,一些解释型语言也可以通过解释器的优化在对程序作出翻译时对整个程序作出优化,从而在效率上超过编译型语言。
    此外,随着Java等基于虚拟机的语言兴起,我们也不能把语言纯粹分为解释型和编译型这两种。用Java来举例,Java首先是通过编译器编译为字节码文件(不是二进制文件),然后运行时通过解释器给解释成机器文件,所以我们说Java是一种先编译后解释的语言。
    2. Python是什么?
    其实Python和Java、C#一样,也是一门基于虚拟机的语言,是一门先编译后解释的语言。当我们在命令行输入 python hello.py 其实是激活了Python的解释器,告诉解释器你要开始工作了,可是在解释之前,其实执行的第一项工作和java一样,是编译。
    熟悉Java的同学可以想一下我们在命令行如何执行一个Java程序:
    javac hello.java (编译的过程)
    java hello (解释的过程)
    只是我们在用Eclipse之类的IDE时,将这两部分融合成了一部而已,其实Python也是一样。
    3.简述Python的运行过程
    在说这个问题之前,我们先来说两个概念, PyCodeObject和pyc文件
    我们在硬盘上看到的pyc自然不必多说,而其实PyCodeObject则是Python编译器真正编译成的结果,我们先简单知道就可以了。
    当Python程序运行时,编译的结果则是保存在内存中的PyCodeObject中,当Python程序运行结束时,Python解释器则将PyCodeObject保留在pyc文件中。当python程序第二次执行时,首先程序会从硬盘中运行pyc文件,如果找到了则直接载入,否则就重复上面的过程。
    总结:Python是编译+解释的语言,执行的时候是由Python解释器,逐行编译+解释,然后运行,因为在运行的过程中,需要编译和解释,所以Python的运行性能会低于编译型,比如C++.为了提供性能,Python解释器,会将模块的编译+解释的结果保存在pyc文件中,这样下次执行的时候,就省了编译这个环节,提高了性能。

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  • Python执行顺序

    2021-05-06 15:22:49
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  • 使用时的数据记录整理,有问题请跳过 一、模块 os.popen、subprocess.Popen、os.... read()方法获取到执行命令后的内容,也可使用readlines()逐行读取,结果类型为字符串格式, 2. os.system() 执行系统命...
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    文章目录python基础人生苦短,我用...与C、C++等编译型语言不同,python是解释型语言,也就是说逐行解释,逐行执行。鉴于python是解释型语言,它的优点是可以在Windows,Linux,Mac之间跨平台执行,缺点是执行速度...
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