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引言：程式裡的「時間小偷」
你有沒有遇過這種情況？程式碼明明寫好了，卻執行得比預期慢十倍。問題是——到底是哪一段程式偷走了時間？這時候，我們需要一個偵探，來幫我們追蹤程式的每一步。在 Python 裡，這個偵探就是 cProfile。
什麼是 cProfile？
- **cProfile** 是 Python 內建的 profiler。
- 它會記錄每個函數被呼叫幾次、耗時多久，以及整個呼叫鏈的時間。
- 特色是 **不用安裝額外套件**，隨 Python 就能用。如何使用 cProfile？
- 最簡單的方式是在終端機直接跑：
- > python -m cProfile myscript.py
- 或是指定排序方式：
- > python -m cProfile -s cumtime myscript.py
- 這樣會把輸出結果依「累積時間」排序，讓你快速看到瓶頸在哪裡。Example usage
import time
def fast_func():
return sum(range(100))
def slow_func():
total = 0
for i in range(10000):
total += i ** 2
return total
def main():
for _ in range(5):
fast_func()
for _ in range(3):
slow_func()
if __name__ == "__main__":
import cProfile
cProfile.run("main()", sort="cumtime")
- result
**ncalls**：函數被呼叫的次數。
**tottime**→函數本身的執行時間（不含子函數）。
**percall**（第一個）：tottime / ncalls，平均單次執行時間。
**cumtime**→累積時間，包含函數本身與子函數的耗時。
**percall**（第二個）：cumtime / ncalls，整個呼叫鏈的平均耗時。
👉 從這份報表可以看到，slow_func 是整個程式的瓶頸。 -
視覺化分析：讓數字變成圖
- 文字表格有時候看久了會眼花，我們可以用圖表來看。
- 常見的做法有兩種：
-
方法一：Snakeviz
- 安裝：
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pip install snakeviz
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- 執行：
-
python -m cProfile -o output.prof myscript.py
snakeviz output.prof
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- 這會在瀏覽器打開一個互動頁面，用「旭日圖 (sunburst chart)」的方式顯示函數耗時。
- 安裝：
-
方法二：Graphviz 呼叫樹
- 安裝：
-
pip install gprof2dot
sudo apt-get install graphviz
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- 生成呼叫圖：
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python -m cProfile -o output.prof myscript.py
gprof2dot -f pstats output.prof | dot -Tpng -o callgraph.png 
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顏色代表什麼？
- 顏色越紅→表示這個函數越耗時（hotspot）。
- 顏色越藍→表示這個函數花的時間很少。
- 綠色→中間狀態，表示有一定的花費，但不是瓶頸。
- 👉 所以 紅色的節點就是時間小偷，最需要關注。
- 每個方框裡通常有三行數據
- function name: 函數的名稱（有時會帶檔名與行號，例如
example.py:6(slow_func)）。 - total time % ( self time % )
- totoal time→這個函數 含子呼叫 的總耗時佔比↔相當於 cProfile 的 cumtime。
- self time→這個函數「自身」的耗時佔比（不含子呼叫）相當於 cProfile 的 tottime。
- 👉 外面的數字大，表示這條呼叫鏈影響很大；括號裡大，表示這個函數本身就很慢。
- total calls: 這個函數被呼叫的總次數，對應 cProfile 的 ncalls。
- function name: 函數的名稱（有時會帶檔名與行號，例如
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- 安裝：
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參考資料
