性能分析和代码优化
cProfile 是 Python 内置的性能分析器，适用于对整个程序进行性能分析。
python
import cProfile
def my_function(): # Your function code here for i in range(10000): pass
cProfile.run(‘my_function()’)
line_profiler 是一个用于逐行分析 Python 代码性能的工具。需要先安装：
sh
pip install line_profiler
使用方法：
python
from line_profiler import LineProfiler
def my_function(): # Your function code here for i in range(10000): pass
profiler = LineProfiler() profiler.add_function(my_function) profiler.enable_by_count()
my_function()
profiler.print_stats()
memory_profiler 用于监控 Python 程序的内存使用情况。需要先安装：
sh
pip install memory_profiler
使用方法：
python
from memory_profiler import profile
@profile def my_function(): # Your function code here a = [i for i in range(10000)]
my_function()
资源使用监控
psutil 是一个跨平台库，用于获取系统运行时的各种信息，如 CPU、内存、磁盘、网络等。
sh
pip install psutil
使用方法：
python
import psutil
print(psutil.cpu_percent(interval=1)) print(psutil.cpu_times())
print(psutil.virtual_memory())
print(psutil.disk_usage(‘/’))
print(psutil.net_io_counters())
日志记录
logging 是 Python 内置的日志记录模块，可以用于记录程序运行中的各种信息。
python
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
def my_function(): logging.info(“Function started”) for i in range(10000): pass logging.info(“Function ended”)
my_function()
loguru 是一个简单且功能强大的日志库，可以替代 Python 内置的 logging 模块。需要先安装：
sh
pip install loguru
使用方法：
python
from loguru import logger
def my_function(): logger.info(“Function started”) for i in range(10000): pass logger.info(“Function ended”)
my_function()
代码质量和复杂度分析
pylint 是一个静态代码分析工具，用于检查 Python 代码的质量。
sh
pip install pylint
使用方法：
sh
pylint your_script.py
radon 是一个代码复杂度分析工具，可以计算代码的圈复杂度、维护指数等。需要先安装：
sh
pip install radon
使用方法：
sh
radon cc your_script.py # 计算圈复杂度 radon mi your_script.py # 计算维护指数
实时监控
py-spy 是一个采样分析器，可以在不修改代码的情况下实时监控 Python 程序的性能。需要先安装：
sh
pip install py-spy
使用方法：
sh
py-spy top –pid
这些库和工具可以帮助你全面监控和统计 Python 程序的运行情况，从而优化性能和提高代码质量。