Pandas：如何将 cProfile 输出存储在 pandas DataFrame 中

使用cProfile可以对Python程序进行性能分析。cProfile是Python标准库中的一个模块，它提供了对程序运行时函数的计时和统计信息的收集。当我们想知道程序中的哪些函数占用了大部分时间时，可以使用cProfile来帮助我们找到这些瓶颈。在本文中，我们将介绍如何将cProfile的输出存储在pandas DataFrame中，以便更方便地进行分析和可视化。

python
import cProfile
def my_function():
    # 这里是你的函数代码
cProfile.run('my_function()')

python
import cProfile
import pstats
import pandas as pd
def my_function():
    # 这里是你的函数代码
# 创建性能分析器对象
profiler = cProfile.Profile()
# 运行函数并收集统计信息
profiler.runcall(my_function)
# 将统计信息转换为pandas DataFrame
stats = pstats.Stats(profiler)
df = pd.DataFrame(stats.stream)
# 打印DataFrame
print(df)

python
import cProfile
import pstats
import pandas as pd
def calculate_sum(a, b):
    return a + b
# 创建性能分析器对象
profiler = cProfile.Profile()
# 运行函数并收集统计信息
profiler.runcall(calculate_sum, 2, 3)
# 将统计信息转换为pandas DataFrame
stats = pstats.Stats(profiler)
df = pd.DataFrame(stats.stream)
# 打印DataFrame
print(df)