對python開發(fā)者來說详拙，相信大家對Jetbrains出的python編輯器PyCharm應(yīng)該都有了解叹阔。對我自己來說质蕉，每天項目中都在用势篡。自從半年前從C#轉(zhuǎn)到python之后直到現(xiàn)在依舊還在適應(yīng)翩肌，適應(yīng)這門語言，適應(yīng)編輯器（不過也老懷戀CSharp和VS了禁悠，MS大法也很好Ｄ罴馈）。
這小半年下來發(fā)現(xiàn)其實寫寫python也還行的：
- 語言本身的表達性很好碍侦，非常簡潔粱坤。個人很喜歡python的
裝飾器，做一些橫向的復(fù)用效果非常好瓷产。 - 有活躍的開源社區(qū)站玄，各種開源框架、開源庫濒旦。
幾個月的python碼下來株旷，也養(yǎng)成了一些壞毛病，不管有意識還是無意識的經(jīng)常很想把一大坨邏輯用一行代碼解決尔邓，并不太關(guān)心代碼的效率晾剖，再加上有python語言的效率本來就很差這條被大家說爛掉的觀點加持，更加有恃無恐梯嗽，呵呵齿尽。反過來想想，在coding的過程中多權(quán)衡慷荔，多嘗試一些更好的方式雕什，邊寫邊重構(gòu)才更能幫助你更好的coding和成長吧缠俺，而且在整個過程中有很多的樂趣显晶，適當(dāng)培養(yǎng)一些對代碼的潔癖還是棒棒噠。
差點都跑的沒背影了壹士，言歸正傳磷雇。在寫代碼的過程中如果碰到需要對代碼執(zhí)行效率權(quán)衡的話，能夠量化的做一些profile就更好了躏救，常用的一些方式有借助一些像profile唯笙、hotshot、timeit來手動的做一些測量盒使，不過這樣需搞有一些缺點：
- 需要手動寫一些測試的代碼崩掘；
- 需要對輸出的結(jié)果進行一定的排版和美化，方便閱讀少办；
- 收集的信息有限
鏘鏘鏘苞慢，終于輪到主角出場了。
PyCharm4.5中加入了一個新的功能 ：Python Profiler英妓，只需要運行Run | Profile…就能使用挽放，默認(rèn)支持使用cProfile绍赛，提供兩種視圖：Statistics和Call Graph:
兩種視圖下面顯示的內(nèi)容是一樣的，包含函數(shù)被調(diào)用所執(zhí)行的時間辑畦，次數(shù)等吗蚌，只不過在”Call Graph“視圖下面，代碼執(zhí)行過程中各個函數(shù)被調(diào)用的層次關(guān)系都被完美的顯示出來纯出，按調(diào)用耗時縱向排列蚯妇，而且還輔以警告的顏色來進行提示。在各個節(jié)點上點擊右鍵能夠看到
Navigate to Source的操作暂筝，點擊能夠?qū)Ш降较鄳?yīng)的源碼處侮措，非常方便查看代碼。在這里我們以
二叉查找樹為例乖杠，展示一些比如像二叉樹查找分扎、遍歷等基本操作在python profiler里面運行的效果：
import time
class Node(object):
def __init__(self, data, left, right):
self.data = data
self.left = left
self.right = right
def show(self):
return self.data
class BSTree(object):
def __init__(self):
self.root = None
def insert(self, data):
temp_node = Node(data, None, None)
if self.root is None:
self.root = temp_node
else:
current_node = self.root
while True:
parent_node = current_node
if data < current_node.data:
current_node = current_node.left
if current_node is None:
parent_node.left = temp_node
break
else:
current_node = current_node.right
if current_node is None:
parent_node.right = temp_node
break
def get_min(self):
current_node = self.root
while current_node.left is not None:
current_node = current_node.left
return current_node.data
def get_max(self):
current_node = self.root
while current_node.right is not None:
current_node = current_node.right
return current_node.data
def find(self, data):
current_node = self.root
while current_node is not None:
if current_node.data == data:
return current_node
elif data < current_node.data:
current_node = current_node.left
else:
current_node = current_node.right
return None
測試代碼：
from BSTree import BSTree
import random
def build_bst_tree(num):
bst_tree = BSTree()
source = list(xrange(1, num))
while num > 0 and source:
data = random.choice(source)
source.remove(data)
bst_tree.insert(data)
num -= 1
return bst_tree
def in_order(node):
node_str = ""
if node is not None:
in_order(node.left)
print node.show(),
in_order(node.right)
my_bst_tree = build_bst_tree(500)
in_order(my_bst_tree.root)
my_bst_tree.get_min()
my_bst_tree.get_max()
my_bst_tree.find(123)
依次點擊菜單 Run | Profile... 會生成并打開一個xxxx.pstat的Tab，里面就是分別按Statistics和Call graph兩種視圖展示的profile結(jié)果：
在profile的結(jié)果中我們能夠看到胧洒，整個文件執(zhí)行共耗時13ms畏吓，二叉樹遍歷
in_order和二叉樹生成函數(shù)build_bst_tree基本占了大部分運行的時間，占用的時間越長卫漫，節(jié)點的顏色越深菲饼，還是比較體貼的小功能。我們對尋找二叉樹最大值節(jié)點的函數(shù)
get_max稍稍修改一下列赎，在函數(shù)體里面加一句time.sleep(5)的邏輯宏悦，拖延一下執(zhí)行的時間：
def get_max(self):
time.sleep(5)
current_node = self.root
while current_node.right is not None:
current_node = current_node.right
return current_node.data
現(xiàn)在再來看一下修改之后的profile的結(jié)果：
我們能夠看到，在get_max的函數(shù)邏輯中加入5s的延遲之后包吝，整個profie的結(jié)果也發(fā)生了一些改變饼煞，相應(yīng)節(jié)點的時間耗時時間發(fā)生了變化，基本上增加了5s的時間.同時也能清晰的看到時間變長的原因是因為get_max里面調(diào)用了time.sleep()诗越，而且時間過長的節(jié)點比如get_max也相應(yīng)變成了紅色砖瞧，用來警示。
好吧嚷狞，就說到這里块促，僅僅是粗略的介紹了一下PyCharm里面這個新加的功能，希望能給大家一個初步印象床未，我相信多加利用這個方便到?jīng)]朋友的功能一定能幫助我們改善自己的代碼竭翠。
