基本性能分析：%prun和%run -p

基本性能分析：%prun和%run -p

代码的性能分析跟代码执行时间密切相关，只不过它关注的是耗费时间的位置。主要的Python性能分析工具是cProfile模块，它不是专为IPython设计的。cProfile在执行一个程序或代码块时，会记录各函数所耗费的时间。

cProfile一般是在命令行上使用的，它将执行整个程序然后输出各函数的执行时间。假设我们有一个简单的脚本：在一个循环中执行一些线性代数计算（计算一个100×100的矩阵的最大本征值绝对值）。

如果你还不懂NumPy，暂时先别管，后面会讲的。在命令行中输入下列命令即可通过cProfile启动该脚本：

执行之后，你会发现输出结果是按函数名排序的。这让我们很难发现哪里才是最花时间的地方，因此通常都会再用-s标记指定一个排序规则：

这里只给出了输出结果中的前15行。只需查看cumtime列即可发现各函数所耗费的总时间。注意，如果一个函数调用了别的函数，计时器是不会停下来重新计时的。cProfile记录的是各函数调用的起始和结束时间，并依此计算总时间。

除命令行用法之外，cProfile还可以编程的方式分析任意代码块的性能。IPython为此提供了一个方便的接口，即%prun命令和带-p选项的%run。%prun的格式跟cProfile差不多，但它分析的是Python语句而不是整个.py文件：

执行%run -p -s cumulative cprof_example.py也能达到上面那条系统命令行命令一样的效果，但是却无需退出IPython。