如何提升Python cProfile输出的时间分辨率以查看短耗时代码？

cProfile默认输出仅保留3位小数，要查看更精细的耗时数据，可通过pstats模块自定义输出格式，以下是两种可行方案：

方案1：保存统计文件后再处理 #

先将性能分析结果保存到文件，再用pstats加载并指定小数位数：

import cProfile
import pstats
import numpy as np
from scipy import signal

def prof_func():
    x = 100
    y = 100
    a = np.random.rand(x,y)
    c = signal.convolve2d(a, a, boundary='symm', mode='same')

# 运行分析并保存结果
cProfile.run('prof_func()', 'profile_data')

# 加载统计数据并设置6位小数输出
stats = pstats.Stats('profile_data')
stats.sort_stats('time')  # 按耗时排序
stats.print_stats(6)  # 参数指定小数位数，默认3位

方案2：实时分析并自定义输出 #

无需保存文件，直接在代码中完成分析和自定义输出：

import cProfile
import pstats
import numpy as np
from scipy import signal

def prof_func():
    x = 100
    y = 100
    a = np.random.rand(x,y)
    c = signal.convolve2d(a, a, boundary='symm', mode='same')

pr = cProfile.Profile()
pr.enable()
prof_func()
pr.disable()

# 生成统计对象并设置小数位数
stats = pstats.Stats(pr)
stats.sort_stats('cumulative')
stats.print_stats(6)

说明 #

pstats.Stats.print_stats()方法的第一个参数可指定输出的小数位数，你可以根据需求调整（比如6位、9位），这样就能显示np.random.rand这类短耗时操作的真实数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user8899928