Есть ли способ каждую строку скрипта Python? [Дубликат]

PyVmMonitor имеет живой просмотр, который может помочь вам там (вы можете подключиться к работающей программе и получить статистические данные из нее).

См.: http://www.pyvmmonitor.com /

Вы также можете использовать pprofile ( pypi ). Если вы хотите профилировать все исполнение, это не требует изменения исходного кода. Вы можете также профилировать подмножество более крупной программы двумя способами:

• переключать профилирование при достижении определенной точки в коде, например:

  import pprofile
  profiler = pprofile.Profile()
  with profiler:
      some_code
  # Process profile content: generate a cachegrind file and send it to user.
  

• переключение профилирования асинхронно из стека вызовов (требуется способ запуска этого кода в рассматриваемом приложении, например обработчик сигнала или доступный рабочий поток), используя статистическое профилирование:

  import pprofile
  profiler = pprofile.StatisticalProfile()
  statistical_profiler_thread = pprofile.StatisticalThread(
      profiler=profiler,
  )
  with statistical_profiler_thread:
      sleep(n)
  # Likewise, process profile content
  

Формат вывода аннотации кода очень похож на профилировщик строк:

$ pprofile --threads 0 demo/threads.py
Command line: ['demo/threads.py']
Total duration: 1.00573s
File: demo/threads.py
File duration: 1.00168s (99.60%)
Line #|      Hits|         Time| Time per hit|      %|Source code
------+----------+-------------+-------------+-------+-----------
     1|         2|  3.21865e-05|  1.60933e-05|  0.00%|import threading
     2|         1|  5.96046e-06|  5.96046e-06|  0.00%|import time
     3|         0|            0|            0|  0.00%|
     4|         2|   1.5974e-05|  7.98702e-06|  0.00%|def func():
     5|         1|      1.00111|      1.00111| 99.54%|  time.sleep(1)
     6|         0|            0|            0|  0.00%|
     7|         2|  2.00272e-05|  1.00136e-05|  0.00%|def func2():
     8|         1|  1.69277e-05|  1.69277e-05|  0.00%|  pass
     9|         0|            0|            0|  0.00%|
    10|         1|  1.81198e-05|  1.81198e-05|  0.00%|t1 = threading.Thread(target=func)
(call)|         1|  0.000610828|  0.000610828|  0.06%|# /usr/lib/python2.7/threading.py:436 __init__
    11|         1|  1.52588e-05|  1.52588e-05|  0.00%|t2 = threading.Thread(target=func)
(call)|         1|  0.000438929|  0.000438929|  0.04%|# /usr/lib/python2.7/threading.py:436 __init__
    12|         1|  4.79221e-05|  4.79221e-05|  0.00%|t1.start()
(call)|         1|  0.000843048|  0.000843048|  0.08%|# /usr/lib/python2.7/threading.py:485 start
    13|         1|  6.48499e-05|  6.48499e-05|  0.01%|t2.start()
(call)|         1|   0.00115609|   0.00115609|  0.11%|# /usr/lib/python2.7/threading.py:485 start
    14|         1|  0.000205994|  0.000205994|  0.02%|(func(), func2())
(call)|         1|      1.00112|      1.00112| 99.54%|# demo/threads.py:4 func
(call)|         1|  3.09944e-05|  3.09944e-05|  0.00%|# demo/threads.py:7 func2
    15|         1|  7.62939e-05|  7.62939e-05|  0.01%|t1.join()
(call)|         1|  0.000423908|  0.000423908|  0.04%|# /usr/lib/python2.7/threading.py:653 join
    16|         1|  5.26905e-05|  5.26905e-05|  0.01%|t2.join()
(call)|         1|  0.000320196|  0.000320196|  0.03%|# /usr/lib/python2.7/threading.py:653 join

Обратите внимание, что поскольку pprofile не полагается на модификацию кода, он может профилировать инструкции модуля верхнего уровня, позволяя профилировать время запуска программы (сколько времени требуется для импорта модулей, инициализировать глобальные переменные, ...).

Он может генерировать вывод в формате cachegrind, поэтому вы можете использовать kcachegrind , чтобы легко просматривать большие результаты.

Раскрытие: Я автор pprofile.