虽然运行速度慢是 Python 与生俱来的特点，大多数时候我们用 Python 就意味着放弃对性能的追求。但是，就算是用纯 Python 完成同一个任务，老手写出来的代码可能会比菜鸟写的代码块几倍，甚至是几十倍（这里不考虑算法的因素，只考虑语言方面的因素）。很多时候，我们将自己的代码运行缓慢地原因归结于python本来就很慢，从而心安理得地放弃深入探究。
但是，事实真的是这样吗？面对python代码，你有分析下面这些问题吗：
- 程序运行的速度如何？
- 程序运行时间的瓶颈在哪里？
- 能否稍加改进以提高运行速度呢？
为了更好了解python程序，我们需要一套工具，能够记录代码运行时间，生成一个性能分析报告，方便彻底了解代码，从而进行针对性的优化（本篇侧重于代码性能分析，不关注如何优化）。
谁快谁慢
假设有一个字符串，想将里面的空格替换为字符‘-’，用python实现起来很简单，下面是四种方案：
def slowest_replace():
replace_list = []
for i, char in enumerate(orignal_str):
c = char if char != " " else "-"
replace_list.append(c)
return "".join(replace_list)
def slow_replace():
replace_str = ""
for i, char in enumerate(orignal_str):
c = char if char != " " else "-"
replace_str += c
return replace_str
def fast_replace():
return "-".join(orignal_str.split())
def fastest_replace():
return orignal_str.replace(" ", "-")
这四种方案的效率如何呢，哪种方案比较慢呢？这是一个问题！
时间断点
最直接的想法是在开始 replace 函数之前记录时间，程序结束后再记录时间，计算时间差即为程序运行时间。python提供了模块 time，其中 time.clock() 在Unix/Linux下返回的是CPU时间(浮点数表示的秒数)，Win下返回的是以秒为单位的真实时间(Wall-clock time)。
由于替换函数耗时可能非常短，所以这里考虑分别执行 100000次，然后查看不同函数的效率。我们的性能分析辅助函数如下：
def _time_analyze_(func):
from time import clock
start = clock()
for i in range(exec_times):
func()
finish = clock()
print "{:<20}{:10.6} s".format(func.__name__ + ":", finish - start)
这样就可以了解上面程序的运行时间情况：
20160613_vprof_analyze.png
line_profiler
上面的测试最多统计到函数的执行时间，很多时候我们想知道函数里面每一行代码的执行效率，这时候就可以用到 line_profiler 了。
line_profiler 的使用特别简单，在需要监控的函数前面加上 @profile 装饰器。然后用它提供的 kernprof -l -v [source_code.py] 行进行诊断。下面是一个简单的测试程序 line_profile.py：
from time_profile import slow_replace, slowest_replace
for i in xrange(10000):
slow_replace()
slowest_replace()
运行后结果如下：
输出每列的含义如下：
- Line #: 行号
- Hits: 当前行执行的次数.
- Time: 当前行执行耗费的时间，单位为 "Timer unit:"
- Per Hit: 平均执行一次耗费的时间.
- % Time: 当前行执行时间占总时间的比例.
- Line Contents: 当前行的代码
line_profiler 执行时间的估计不是特别精确，不过可以用来分析当前函数中哪些行是瓶颈。
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