实现sgd优化器 python python代码优化工具

尽管Python是一种“慢慢的”语言，但这并不意味着我们不追求性能。在程序运行期间，如果发现程序运行时间太长或内存太大，则不可避免地需要对程序的执行做一些检测，查找问题区域并进行优化。今天，小编将分享一些人们通常使用的Python性能分析工具。

1、memory_profiler

memory_profiler是监视python进程的工件，能发现和定位内存泄漏问题。您只需向该函数添加一个装饰器即可输出每行代码的内存使用情况。

安装：

使用：

输出：

2、内建函数 timeit

Jupyter Notebook Magic命令，在Jupyter Notebook中，您可以通过%% timeit magic魔法测试单元格中代码的运行时间。

3、line_profiler

如果我们不仅要了解代码的总体运行时间，而且还要准确地分析每行代码的运行时间，那么python的line_profiler模块可以为您提供帮助！ line_profiler可用于测试函数的每一行代码的响应时间，为了易于使用，可将与line_profiler相关的功能封装在装饰器中以供使用，以便在接口请求时，装饰器会被执行到并打印出结果。

安装：

使用：

输出：

4、计时装饰器

Python 中的装饰器可以在其他函数不需要改动任何代码的情况下增加额外功能，并且经常用于诸如插入日志，性能测试和权限验证之类的场景中。我们可以将计时功能封装到装饰器中，以方便重复使用。

使用：

输出：

5、pyheat

与上面的代码运行时间测试工具相比，pyheat通过matplotlib绘制热力图显示代码的运行时间显得更加直观。

安装：

pip install py-heat
 使用方法：
pyheat <path_to_python_file> --out image_file.png
 6、heartrate

Heartrate也是一种可视化监测工具，可以像监测心率一样跟踪程序的运行，并通过网页可视化Python程序的过程执行。

左侧的数字表示每行代码被触发的次数。长框表示最近已触发的代码行-方框越长表示触发的数量越多，颜色越浅表示最近被触发的次数越多。该工具记录每行代码的执行次数，而不是特定的执行时间，这在性能调试期间会有些鸡肋。

安装：

使用：

这里的6款python性能工具，是所有数据专家必不可少的工具。想要成为一个程序员，除了学习各种教程之外，学会利用这些工具会让成长更快！当你对他们有一定了解后，也会成为你找工作的绝对优势。