Python cProfile 输出解析及其解决方案

cProfile 是 Python 中用于性能分析的内置模块，它可以帮助你确定程序中哪些部分消耗了最多的时间。通常，使用 cProfile 会输出大量的数据，需要进行解析和分析。下面是关于 cProfile 输出解析及其解决方案的一些提示：

在这里插入图片描述

1、问题背景

我们有一个 Python 脚本，它通过 CSV 文件进行顺序解析，并执行简单的数据清理，然后将数据写入一个新的 CSV 文件中。脚本运行非常慢。使用 cProfile 进行分析，得到了以下输出：

问题截图链接

2、解决方案

为了搞清楚为什么脚本运行这么慢，我们分析了 cProfile 的输出结果。我们发现问题在于 db_insert 函数，它负责将数据插入到数据库中。

def db_insert(coCode, bse):
    start = time()
    q = []
    print os.path.join(FILE_PATH, str(bse)+"_clean.csv");
    f1 = open(os.path.join(FILE_PATH, str(bse)+"_clean.csv"))
    reader = csv.reader(f1)
    reader.next()
    end = time()
    # print end-start
    for idx,row in enumerate(reader):
        ohlc = {}
        date = datetime.strptime( row[0], '%Y-%m-%d')
        date = row[0]
        row  = row[1:6]
        (op, high, low, close, volume) = row
        ohlc[date] = {}
        ohlc[date]['open'] = op
        ohlc[date]['high'] = high
        ohlc[date]['low'] = low
        ohlc[date]['close'] = close
        ohlc[date]['volume'] = volume
        q.append(ohlc)
    end1 = time()
    # print end1-end

    db.quotes.insert({'bse':str(bse), 'quotes':q})
    # print time()-end1
    f1.close()
    q = []
    print os.path.join(FILE_PATH, str(coCode)+".csv");
    f2 = open(os.path.join(FILE_PATH, str(bse)+"_clean.csv"))
    reader = csv.reader(f2)
    reader.next()
    for idx,row in enumerate(reader):
        ohlc = {}
        date = datetime.strptime( row[0], '%Y-%m-%d')
        date = row[0]
        try:
            extra = row[7]+row[8]+row[9]
        except:
            try:
                extra = row[7]
            except:
                extra = ''
        row  = row[1:6]
        (op, high, low, close, volume) = row
        ohlc[date] = {}
        ohlc[date]['open'] = op
        ohlc[date]['high'] = high
        ohlc[date]['low'] = low
        ohlc[date]['close'] = close
        ohlc[date]['volume'] = volume
        ohlc[date]['extra'] = extra
        q.append(ohlc)
    db.quotes_unadjusted.insert({'bse':str(bse), 'quotes':q})
    f2.close()

在 cProfile 的输出中，我们看到 db_insert 函数的 tottime 和 cumtime 都非常高，说明这个函数花费了很长时间。进一步分析发现，函数中有一个循环，每次迭代都会从文件中读取一行数据，然后将数据转换成一个字典，最后将字典添加到一个列表中。这个过程非常耗时，尤其是当文件很大时。

为了解决这个问题，我们可以对 db_insert 函数进行优化。一种方法是使用 Pandas 库来读取 CSV 文件，因为 Pandas 可以一次性将整个文件读入内存，然后进行快速的数据处理。另一种方法是使用多线程或多进程来并行处理数据，从而提高效率。

代码例子

import pandas as pd

def db_insert_optimized(coCode, bse):
    # 使用 Pandas 读取 CSV 文件
    df = pd.read_csv(os.path.join(FILE_PATH, str(bse)+"_clean.csv"))

    # 将数据转换成字典
    ohlc = df.to_dict('records')

    # 将字典插入数据库
    db.quotes.insert({'bse':str(bse), 'quotes':ohlc})
    db.quotes_unadjusted.insert({'bse':str(bse), 'quotes':ohlc})