Python的7个性能测试工具
1.timeit：http://www.51testing.com/attachments/2023/04/15326880_202304241348391QFGf.jpg
timeit只输出被测试代码的总运行时间
单位为秒，没有详细的统计。
2.profile
profile：纯Python实现的性能测试模块，接口和cProfile一样。
http://www.51testing.com/attachments/2023/04/15326880_202304241348421SbnZ.jpg
·ncall：函数运行次数
· tottime： 函数的总的运行时间，减去函数中调用子函数的运行时间
第一个percall：percall = tottime / nclall
· cumtime:函数及其所有子函数调整的运行时间，也就是函数开始调用到结束的时间。
第二个percall：percall = cumtime / nclall
3.cProfile
profile：c语言实现的性能测试模块，接口和profile一样。
http://www.51testing.com/attachments/2023/04/15326880_202304241348451x7FW.jpg
ncalls、tottime、percall、cumtime含义同profile。
4.line_profiler
安装：
pip install line_profiler
安装之后kernprof.py会加到环境变量中。
line_profiler可以统计每行代码的执行次数和执行时间等，时间单位为微妙。
测试代码：
C:Python34 est.py
http://www.51testing.com/attachments/2023/04/15326880_2023042413484718aM1.jpg
使用：
1. 在需要测试的函数加上@profile装饰，这里我们把测试代码写在C:Python34 est.py文件上.
2. 运行命令行：kernprof -l -v C:Python34 est.py
输出结果如下：
http://www.51testing.com/attachments/2023/04/15326880_202304241348501CgUH.jpg
·Total Time：测试代码的总运行时间
· Hits：表示每行代码运行的次数
· Time：每行代码运行的总时间
· Per Hits：每行代码运行一次的时间
· % Time：每行代码运行时间的百分比
5.memory_profiler:
memory_profiler工具可以统计每行代码占用的内存大小。
安装：
· pip install memory_profiler
· pip install psutil
测试代码：
同line_profiler。
使用：
1. 在需要测试的函数加上@profile装饰
2. 执行命令： python -m memory_profiler C:Python34 est.py
输出如下：
http://www.51testing.com/attachments/2023/04/15326880_202304241348521GIwc.jpg
6.PyCharm图形化性能测试工具：
PyCharm提供了图像化的性能分析工具，使用方法见官网
7.objgraph：
objgraph是一个实用模块,可以列出当前内存中存在的对象，可用于定位内存泄露。
objgraph需要安装：
pip install objgraph
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