python函数运行内存时间等性能检测工具

def base_func():
    for n in range(10000):
        print('当前n的值是：{}'.format(n))

pip install memory_profiler

from memory_profiler import profile
@profile
def base_func1():
    for n in range(10000):
        print('当前n的值是：{}'.format(n))
base_func1()
# Line #    Mem usage    Increment  Occurrences   Line Contents
# =============================================================
#     28     45.3 MiB     45.3 MiB           1   @profile
#     29                                         def base_func():
#     30     45.3 MiB      0.0 MiB       10001       for n in range(10000):
#     31     45.3 MiB      0.0 MiB       10000           print('当前n的值是：{}'.format(n))

import timeit
def base_func2():
    for n in range(10000):
        print('当前n的值是：{}'.format(n))
res = timeit.timeit(base_func2,number=5)
print('当前的函数的运行时间是：{}'.format(res))
# 当前的函数的运行时间是：0.9675800999999993

pip install line_profiler

def base_func3():
    for n in range(10000):
        print('当前n的值是：{}'.format(n))
from line_profiler import LineProfiler
lp = LineProfiler()
lp_wrap = lp(base_func3)
lp_wrap()
lp.print_stats()
# Line #      Hits         Time  Per Hit   % Time  Line Contents
# ==============================================================
#     72                                           def base_func3():
#     73     10001     162738.0     16.3      4.8      for n in range(10000):
#     74     10000    3207772.0    320.8     95.2          print('当前n的值是：{}'.format(n))

pip install heartrate

import heartrate
heartrate.trace(browser=True)
def base_func4():
    for n in range(10000):
        print('当前n的值是：{}'.format(n))

#  * Serving Flask app "heartrate.core" (lazy loading)
#  * Environment: production
#    WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
#    Use a production WSGI server instead.
#  * Debug mode: off