Профиль в: Как оформить профиль в Instagram правильно и красиво / Skillbox Media

Перечислите до 10 наиболее важных навыков на основе проектов, которые вы ищете — чем больше, тем лучше — и переместите теги так, чтобы они располагались в порядке важности. Если у вас несколько рабочих интересов (например, анализ данных и бухгалтерский учет), укажите количество навыков, пропорциональное тому, насколько вы предпочитаете каждый тип проекта. (Если важный навык отсутствует в каталоге навыков, добавьте его в качестве предложения.)

По мере того, как вы развиваете свои навыки или добавляете новые, обновляйте свои теги навыков соответствующим образом и удаляйте старые навыки по мере их устаревания.

Совет для профессионалов: Обратите внимание, какие навыки и ключевые слова включают потенциальные клиенты, когда вы просматриваете интересные проекты. Вы можете заметить, что клиенты в вашей нише ищут фрилансеров по той услуге, которую они хотят (например, дизайн логотипа, веб-дизайн), а не по необходимым инструментам (например, Adobe Illustrator, Adobe Photoshop).

2. Выберите профессиональное изображение профиля

Клиенты хотят почувствовать, что они могут доверять фрилансеру, прежде чем привлекать его к проекту, и ваша фотография профиля является важной частью уравнения.

Ознакомьтесь с нашим практическим руководством , которое поможет вам выбрать идеальную фотографию >>

3. Продемонстрируйте свой опыт в разделе заголовков и обзоров

Придумать заголовок может показаться простым, но это потенциально мощный инструмент, о котором часто забывают фрилансеры. Почему это так важно? Потому что, когда клиент находит ваш профиль в поиске, первое, что он видит, — это ваше название.

Ваш обзор не будет полностью виден, пока кто-то не проверит ваш профиль, но, поскольку он находится в верхней части вашего профиля, он также является очень заметной частью вашего маркетинга.Используйте его, чтобы представиться и рассказать о своих услугах.

Вот несколько советов, которые помогут вам захватить и удержать внимание потенциального клиента >>

4.

Вступительное видео поможет вам выделиться и выделиться, особенно потому, что многие фрилансеры пропустите этот необязательный раздел. Создание видео может показаться пугающим, но это не обязательно! Начните с отличного сценария, который объясняет, кто вы, тип проектов, над которыми вы хотите работать, и ваши области знаний.

Получите лучшие советы, которые помогут вам создать звездное вступительное видео >>

5. Выделите свою лучшую работу в своем портфолио

Ваше портфолио практически гарантированно привлечет внимание потенциального клиента: это ваш шанс показать, а не просто рассказать о качестве вашей работы и ценности вашего опыта.

Выбирайте предметы, которые отражают вашу нишу и подтверждают вашу специализацию. Если ваши навыки не особенно наглядны, попробуйте найти творческие способы объяснить проблему, стоящую за каждым образцом, и то, как ваша работа повлияла на вас.

6. Перечислите свои сертификаты

Перечисление полученных вами сертификатов может помочь подтвердить ваши конкретные знания или способности, особенно если они относятся к конкретным системам или программному обеспечению, которые могут искать ваши клиенты.

Совет для профессионалов: Чтобы помочь связаться с клиентами, которые могут искать языковые навыки, которые не являются вашим родным языком, рассмотрите возможность добавления сертификатов, отражающих ваше владение этим языком.

7. Включите свою историю занятости

Добавление релевантной информации о вашей истории занятости может помочь клиентам понять ваше прошлое, как в Upwork, так и вне его.

Вы можете начать с добавления краткого описания ваших обязанностей и достижений на ваших предыдущих должностях; Обратите особое внимание на проекты, которые относятся к тому типу проектов, который вы ищете сейчас.

По мере роста вашего внештатного бизнеса подумайте о добавлении новых записей для нескольких из ваших самых впечатляющих проектов, чтобы подтвердить свою репутацию.

Если у вас нет традиционной истории занятости, подумайте о добавлении вашего внештатного бизнеса в одну строку с кратким описанием, обобщающим вашу цель. Вы можете использовать маркированный список, чтобы выделить достижения и проиллюстрировать свой конкретный опыт.

8. Укажите свое образование и другой опыт

Ваши знания основаны не только на предыдущем опыте работы! Ваше образование и другая деятельность — например, работа волонтером, программы наставничества, онлайн-курсы и другие внеклассные мероприятия — также могут помочь сформировать то, что вы делаете и как вы представляете себя в Интернете.

Рассмотрите возможность включения подробного описания каждого соответствующего учебного предмета, указав название учебного заведения и программу в хронологическом порядке, начиная с самой последней.

Вы также можете добавить неформальное образование и мероприятия в раздел «Другой опыт». Это может включать исследовательские проекты, конкурсы или другие интересы, которые могут помочь проиллюстрировать вашу ценность.

‍

9.Просмотрите и проанализируйте свой профиль

Вы можете найти вдохновение в профилях других фрилансеров, но не забудьте сделать свой оригинальный и уникальный.

Примите во внимание следующие дополнительные советы:

• Сделайте свой профиль о своих клиентах. Как вы можете им помочь?
• Будьте в соответствии со своими сильнейшими навыками и используйте все разделы профиля для подтверждения своих навыков (должность, навыки, обзор, история работы)
• Помогите установить доверие и уверенность, заполнив все разделы
• Будьте краткими и прямолинейными на своем языке
• Внимательно проверяйте каждый раздел и регулярно обновляйте свой профиль
• Отслеживайте свою репутацию, принимая меры по неактивным контрактам — и, если вы занимаетесь наивысшим рейтингом, лучше контролировать свой рейтинг JSS
• Обновите видимость вашего профиля, если ваш профиль был переключен на «Закрыто» из-за неактивности
• Свяжите другие профессиональные учетные записи в настройках вашего профиля, чтобы Upwork мог лучше подбирать вам вакансии
• Поддерживайте идеальную скорость отклика, быстро отвечая на приглашения и сообщения
• Обновите свой профиль до «доступного», когда вы , так что вы получите приглашения. Когда вы этого не сделаете, установите для своего профиля значение «недоступен», чтобы избежать неудобств при ответе и не рисковать снизить показатель отзывчивости
  

И прежде чем опубликовать свой профиль, попросите друзей оставить вам отзыв. Еще одна хорошая тактика — прочитать свой профиль вслух: это отличный способ узнать, хорошо ли ваш профиль работает, имеет ли хороший ритм и звучит как вы.

Ознакомьтесь с другими сообщениями, которые помогут улучшить свой профиль фрилансера:

Профилировщики Python — Python 3.10.0 документация

Исходный код: Lib / profile.py и Lib / pstats.py

Введение в профилировщики

cProfile и profile обеспечивают детерминированное профилирование Программы Python. Профиль — это набор статистических данных, описывающих, как часто и как долго выполнялись различные части программы. Эта статистика можно форматировать в отчеты с помощью модуля pstats .

Стандартная библиотека Python предоставляет две разные реализации одного и того же интерфейс профилирования:

1. cProfile рекомендуется для большинства пользователей; это расширение C с разумные накладные расходы, что делает его пригодным для профилирования длительно работающих программы.На основе lsprof , предоставленных Бреттом Розеном и Тедом. Чоттер.

2. profile , чистый модуль Python, интерфейс которого имитируется cProfile , но это добавляет значительные накладные расходы профилированным программам. Если вы пытаетесь каким-то образом расширить профилировщик, задача может быть проще с этим модулем. Первоначально разработан и написан Джимом Роскиндом.

Примечание

Модули профилировщика предназначены для обеспечения профиля выполнения для заданного программы, а не для целей тестирования (для этого есть timeit для достаточно точные результаты). Это особенно относится к сравнительному анализу Код Python против кода C: профилировщики вводят накладные расходы для кода Python, но не для функций уровня C, и поэтому код C будет казаться быстрее, чем любой Python один.

Instant User’s Manual

Этот раздел предназначен для пользователей, которые «не хотят читать руководство». Это предоставляет очень краткий обзор и позволяет пользователю быстро выполнять профилирование в существующем приложении.

Чтобы профилировать функцию, которая принимает единственный аргумент, вы можете:

 импорт cProfile
импортный ре
cProfile.run ('re.compile ("foo | bar")')
 

(используйте профиль вместо cProfile , если последний недоступен на ваша система.)

Приведенное выше действие запустит re.compile () и распечатает результаты профиля, например следующие:

 197 вызовов функций (192 примитивных вызова) за 0,002 секунды

Упорядочено по: стандартному названию

ncalls tottime percall cumtime percall имя файла: белье (функция)
     1 0,000 0,000 0,001 0,001 <строка>: 1 (<модуль>)
     1 0. 000 0,000 0,001 0,001 re.py:212(компилировать)
     1 0,000 0,000 0,001 0,001 re.py:268(_compile)
     1 0,000 0,000 0,000 0,000 sre_compile.py:172(_compile_charset)
     1 0,000 0,000 0,000 0,000 sre_compile.py:201(_optimize_charset)
     4 0,000 0,000 0,000 0,000 sre_compile.py:25(_identityfunction)
   3/1 0,000 0,000 0,000 0,000 sre_compile.py:33(_compile)
 

В первой строке указано, что отслеживалось 197 вызовов. Из этих звонков 192 были примитивными , что означает, что вызов не был вызван рекурсией.В следующая строка: Упорядочено по: стандартному имени , указывает, что текстовая строка в крайний правый столбец использовался для сортировки вывода. Заголовки столбцов включают:

ncalls

для количества звонков.

tottime

для общего времени, затраченного на данную функцию (без учета времени, затраченного в вызовы подфункций)

percall

— частное от tottime , деленного на ncalls

cumtime

— совокупное время, потраченное на эту и все подфункции (с момента вызова до выхода). Эта цифра соответствует даже для рекурсивных функций.

percall

— частное от cumtime , разделенного на примитивные вызовы

имя_файла: белье (функция)

предоставляет соответствующие данные для каждой функции

Когда в первом столбце два числа (например, 3/1 ), это означает что функция рекурсивна. Второе значение — это количество примитивных вызовов. а первое — общее количество звонков.Обратите внимание, что когда функция не рекурсивно, эти два значения одинаковы, и только одна цифра напечатаны.

Вместо того, чтобы печатать вывод в конце выполнения профиля, вы можете сохранить результаты в файл, указав имя файла для функции run () :

 импорт cProfile
импортный ре
cProfile.run ('re.compile ("foo | bar")', 'restats')
 

Класс pstats.Stats считывает результаты профиля из файла и форматирует их разными способами.

Файлы cProfile и profile также могут быть вызваны как сценарий для профиль другого скрипта. Например:

 python -m cProfile [-o output_file] [-s sort_order] (-m модуль | myscript.py)
 

-o записывает результаты профиля в файл вместо стандартного вывода

-s задает одно из значений сортировки sort_stats () для сортировки вывод по. Это применимо только в том случае, если -o не поставляется.

-m указывает, что профилируется модуль вместо сценария.

Новое в версии 3.7: Добавлен параметр -m в cProfile .

Новое в версии 3.8: Добавлена ​​опция -m в профиль .

Класс Stats модуля pstats имеет множество методов. для обработки и печати данных, сохраненных в файле результатов профиля:

 импорт pstats
из pstats import SortKey
p = pstats.Stats ('restats')
p.strip_dirs (). sort_stats (-1) .print_stats ()
 

Метод strip_dirs () удалил посторонний путь из всех имена модулей. Метод sort_stats () отсортировал все записи в соответствии со стандартной печатаемой строкой модуля / строки / имени. В Метод print_stats () распечатал всю статистику. Ты можно попробовать следующие вызовы сортировки:

 стр. Sort_stats (SortKey.NAME)
p.print_stats ()
 

Первый вызов фактически отсортирует список по имени функции, а второй вызов распечатает статистику. Ниже приведены некоторые интересные призывы к эксперимент с:

 с.sort_stats (SortKey.CUMULATIVE) .print_stats (10)
 

Сортировка профиля по совокупному времени в функции, а затем только печать десять наиболее значимых строк. Если вы хотите понять, что такое алгоритмы потратив время, вы бы использовали приведенную выше строку.

Если вы искали, какие функции много зацикливаются и много занимают времени, вы бы сделали:

 стр. Sort_stats (SortKey.TIME) .print_stats (10)
 

, чтобы отсортировать по времени, затраченному на каждую функцию, а затем распечатать статистика по первой десятке функций.

Вы также можете попробовать:

 p.sort_stats (SortKey.FILENAME) .print_stats ('__ init__')
 

Это отсортирует всю статистику по имени файла, а затем распечатает статистику. только для методов инициализации класса (поскольку они записываются как __init__ в их). В качестве последнего примера вы можете попробовать:

 стр. Sort_stats (SortKey.TIME, SortKey.CUMULATIVE) .print_stats (.5, 'init')
 

Эта строка сортирует статистику с первичным ключом времени и вторичным ключом совокупное время, а затем распечатывает некоторые статистические данные.Чтобы быть конкретным, список сначала отбраковывается до 50% (re: ,5 ) от исходного размера, затем только строки, содержащие init , сохраняются, и этот подподсписок печатается.

Если вам интересно, какие функции вызывают вышеуказанные функции, вы можете сейчас ( p все еще сортируется по последнему критерию) do:

 стр. Print_callers (. 5, 'init')
 

, и вы получите список абонентов для каждой из перечисленных функций.

Если вам нужна дополнительная функциональность, вам нужно прочитать руководство или угадайте, что делают следующие функции:

 с.print_callees ()
p.add ('restats')
 

Вызываемый как сценарий, модуль pstats представляет собой обозреватель статистики для чтение и изучение дампов профилей. Имеет простой линейно-ориентированный интерфейс. (реализовано с помощью cmd ) и интерактивной справки.

Оба модуля profile и cProfile обеспечивают следующие функции:

профиль. запустить ( команда , filename = None , sort = — 1 )

Эта функция принимает единственный аргумент, который может быть передан в функцию exec () функция и необязательное имя файла.Во всех случаях эта процедура выполняет:

 exec (команда, __main __.__ dict__, __main __.__ dict__)
 

и собирает статистику профилирования от выполнения. Если имя файла не присутствует, то эта функция автоматически создает Stats instance и распечатывает простой отчет о профилировании. Если указано значение сортировки, он передается этому экземпляру Stats для управления тем, как результаты отсортированы.

профиль. runctx ( command , globals , locals , filename = None , sort = — 1 )

Эта функция аналогична функции run () с добавленными аргументами для предоставления глобальные и локальные словари для строки команды .Эта рутина выполняет:

 exec (команда, глобальные переменные, локальные переменные)
 

и собирает статистику профилирования, как в функции run () выше.

класс профиль. Профиль ( таймер = Нет , единица времени = 0,0 , вспомогательных вызовов = Истинно , встроенных = Истинно )

Этот класс обычно используется только при более точном управлении профилированием. нужен чем то, что cProfile.Функция run () предоставляет.

Может быть предоставлен настраиваемый таймер для измерения времени выполнения кода через аргумент таймера . Это должна быть функция, которая возвращает одно число. представляющий текущее время. Если число является целым числом, единица времени задает множитель, определяющий продолжительность каждой единицы времени. Для Например, если таймер возвращает время, измеренное в тысячах секунд, единица времени будет , 001 .

Непосредственное использование класса Profile позволяет форматировать результаты профиля без записи данных профиля в файл:

 импорт cProfile, pstats, io
из pstats import SortKey
пр = cProfile.Профиль()
pr.enable ()
# ... сделай что-нибудь ...
pr.disable ()
s = io.StringIO ()
sortby = SortKey.CUMULATIVE
ps = pstats.Stats (pr, stream = s) .sort_stats (sortby)
ps.print_stats ()
печать (s.getvalue ())
 

Профиль Класс также может использоваться в качестве диспетчера контекста (поддерживается только в модуле cProfile . см. Типы диспетчера контекста):

 импорт cProfile

с cProfile.Profile () как pr:
    # ... сделай что-нибудь ...

pr.print_stats ()
 

Изменено в версии 3.8: Добавлена ​​поддержка диспетчера контекста.

включить ()

Начать сбор данных профилирования. Только в cProfile .

отключить ()

Остановить сбор данных профилирования. Только в cProfile .

create_stats ()

Прекратить сбор данных профилирования и записать результаты внутренне как текущий профиль.

print_stats ( sort = — 1 )

Создать объект Stats на основе текущего profile и распечатайте результаты на стандартный вывод.

dump_stats ( имя файла )

Записать результаты текущего профиля в filename .

запустить ( cmd )

Профилируйте cmd через exec () .

runctx ( cmd , глобальные , локальные )

Профилируйте cmd через exec () с указанными глобальными и местная среда.

runcall ( func , /, * args , ** kwargs )

Профиль func (* args, ** kwargs)

Обратите внимание, что профилирование будет работать только в том случае, если вызываемая команда / функция действительно возвращается. Если интерпретатор завершен (например, через вызов sys.exit () во время выполнения вызываемой команды / функции) результаты профилирования не будут напечатаны.

Статистика

Анализ данных профилировщика выполняется с помощью класса Stats .

класс pstats. Статистика ( * имена файлов или профиль , stream = sys.stdout )

Этот конструктор класса создает экземпляр «объекта статистики» из имя файла (или список имен файлов) или из экземпляра профиля . Выход будет напечатан в потоке, заданном параметром stream .

Файл, выбранный вышеуказанным конструктором, должен быть создан соответствующая версия профиля или cProfile .Чтобы быть конкретным, не гарантирует совместимость файлов с будущими версиями этого профилировщик, и нет совместимости с файлами, созданными другими профилировщики, или один и тот же профилировщик работает в другой операционной системе. Если предоставлено несколько файлов, вся статистика по идентичным функциям будет быть объединенными, чтобы можно было рассмотреть общий вид нескольких процессов в едином отчете. Если дополнительные файлы необходимо объединить с данными в существующий объект Stats , метод add () может быть использован.

Вместо чтения данных профиля из файла cProfile.Profile или профиль . Объект профиля может использоваться в качестве источника данных профиля.

Статистика объектов имеют следующие методы:

strip_dirs ()

Этот метод для класса Stats удаляет весь начальный путь информация из имен файлов. Это очень полезно для уменьшения размера распечатка, чтобы поместиться в (около) 80 столбцов.Этот метод изменяет объект, и удаленная информация теряется. После выполнения операции полосы, объект считается имеющим свои записи в «Случайный» порядок, как это было сразу после инициализации и загрузки объекта. Если strip_dirs () приводит к тому, что имена двух функций неразличимы (они находятся в одной строке с одним и тем же именем файла, и имеют одинаковое имя функции), то статистика для этих двух записей накапливаются в одну запись.

добавить ( * имена файлов )

Этот метод класса Stats накапливает дополнительное профилирование информацию в текущий объект профилирования.Его аргументы должны относиться к к именам файлов, созданным соответствующей версией profile.run () или cProfile.run () . Статистика для одноименных (re: файл, строка, name) функции автоматически накапливаются в одну функцию статистика.

dump_stats ( имя файла )

Сохранить данные, загруженные в объект Stats , в файл с именем имя файла . Файл создается, если он не существует, и перезаписывается если он уже существует.Это эквивалентно одноименному методу на профиле .Profile и cProfile.Profile классов.

sort_stats ( * ключи )

Этот метод изменяет объект Stats , сортируя его в соответствии с предоставленные критерии. Аргументом может быть строка или SortKey. перечисление, определяющее основу сортировки (пример: 'время' , 'имя' , SortKey.TIME или SortKey.ИМЯ ). Аргумент перечислений SortKey имеет преимущество перед строковым аргументом в том, что он более надежен и менее подвержены ошибкам.

Когда предоставляется более одного ключа, дополнительные ключи используются как вторичный критерий, когда есть равенство во всех выбранных ранее ключах их. Например, sort_stats (SortKey.NAME, SortKey.FILE) сортирует все записи в соответствии с их именами функций и разрешают все связи (идентичные имена функций) путем сортировки по имени файла.

Для строкового аргумента сокращения могут использоваться для любых имен ключей, например пока аббревиатура однозначная.

Ниже приведены допустимая строка и ключ SortKey:

.

Действительный аргумент строки	Допустимое перечисление Arg	Значение
«звонки»	SortKey.CALLS	кол-во звонков
«кумулятивное»	SortKey.CUMULATIVE	совокупное время
'cumtime'	НЕТ	совокупное время
'файл'	НЕТ	имя файла
'имя_файла'	SortKey.ИМЯ ФАЙЛА	имя файла
'модуль'	НЕТ	имя файла
'ncalls'	НЕТ	кол-во звонков
'pcalls'	SortKey.PCALLS	примитивный счетчик вызовов
'линия'	SortKey.ЛИНИЯ	номер строки
«имя»	SortKey.NAME	имя функции
'нфл'	SortKey.NFL	имя / файл / строка
'stdname'	SortKey.STDNAME	стандартное наименование
«время»	SortKey.ВРЕМЯ	внутреннее время
Tottime	НЕТ	внутреннее время

Обратите внимание, что все виды статистики расположены в порядке убывания сначала трудоемкие элементы), где поиск по имени, файлу и номеру строки расположены в порядке возрастания (в алфавитном порядке). Тонкое различие между SortKey.NFL и SortKey.STDNAME означает, что стандартное имя сортировать имя как напечатанное, что означает, что встроенные номера строк сравнивать странным образом.Например, строки 3, 20 и 40 будут (если имена файлов были одинаковыми) появляются в порядке строк 20, 3 и 40. Напротив, SortKey.NFL выполняет числовое сравнение номеров строк. Фактически, sort_stats (SortKey.NFL) совпадает с sort_stats (SortKey.NAME, SortKey.FILENAME, SortKey.LINE) .

По причинам обратной совместимости числовые аргументы -1 , 0 , 1 и 2 разрешены. Они интерпретируются как 'stdname' , «вызывает» , «время» и «совокупно» соответственно.Если этот старый используется формат стиля (числовой), только один ключ сортировки (числовой) будет будут использоваться, а дополнительные аргументы будут игнорироваться.

Новое в версии 3.7: добавлено перечисление SortKey.

обратный_порядок ()

Этот метод для класса Stats меняет порядок основной список внутри объекта. Обратите внимание, что по умолчанию по возрастанию vs убывающий порядок выбран правильно на основе выбранного ключа сортировки.

print_stats ( * ограничения )

Этот метод для класса Stats распечатывает отчет, как описано в определении profile.run () .

Порядок печати основан на последнем sort_stats () операция, выполненная над объектом (в зависимости от предостережения в add () и strip_dirs () ).

Предоставленные аргументы (если есть) можно использовать для ограничения списка до важные записи.Изначально список принимается за комплект. профильных функций. Каждое ограничение может быть целым числом (чтобы выбрать количество строк) или десятичную дробь от 0,0 до 1,0 включительно (до выберите процентное соотношение строк) или строку, которая будет интерпретироваться как регулярное выражение (чтобы шаблон соответствовал стандартному печатаемому имени). Если предусмотрено несколько ограничений, то они применяются последовательно. Например:

сначала ограничит печать первыми 10% списка, а затем только распечатает функции, которые были частью имени файла .* foo: . Напротив, команда:

ограничит список всеми функциями с именами файлов . * Foo: , а затем переходите к печати только первых 10% из них.

print_callers ( * ограничения )

Этот метод для класса Stats печатает список всех функций который вызывал каждую функцию в профилированной базе данных. Заказ идентично тому, что предоставляется print_stats () , и определение ограничивающего аргумента также идентично.Каждый звонящий сообщается на собственной линии. Формат немного отличается в зависимости от профайлер, который произвел статистику:

• В профиле номер отображается в скобках после каждого вызывающего абонента. чтобы показать, сколько раз был сделан этот конкретный вызов. Для удобства второе число без скобок повторяет совокупное время, проведенное в функция справа.

• В cProfile каждому вызывающему абоненту предшествуют три числа: количество раз, когда был сделан этот конкретный вызов, а также общее и совокупное время, затраченное на текущую функцию, пока она была вызвана этот конкретный абонент.

print_callees ( * ограничения )

Этот метод для класса Stats печатает список всех функций которые были вызваны указанной функцией. Помимо этого разворота направление вызовов (re: called vs был вызван), аргументы и порядок совпадает с методом print_callers () .

get_stats_profile ()

Этот метод возвращает экземпляр StatsProfile, который содержит сопоставление имен функций для экземпляров FunctionProfile.Каждый профиль функции экземпляр содержит информацию, относящуюся к профилю функции, например, как сколько времени выполнялась функция, сколько раз она вызывалась и т. д.

Новое в версии 3.9: добавлены следующие классы данных: StatsProfile, FunctionProfile. Добавлена ​​следующая функция: get_stats_profile.

Что такое детерминированное профилирование?

Детерминированное профилирование предназначено для отражения того факта, что все функции вызов , функция возврат и исключение События отслеживаются и точно тайминги устанавливаются для интервалов между этими событиями (в течение которых код пользователя выполняется).Напротив, статистическое профилирование (которое не выполняется этим модулем) произвольно выбирает эффективный указатель инструкции, и выводит, где тратится время. Последний метод традиционно предполагает меньше накладных расходов (поскольку код не нужно инструментировать), но обеспечивает только относительные признаки того, где проводится время.

В Python, поскольку во время выполнения активен интерпретатор, наличие инструментального кода не требуется для выполнения детерминированного профилирования.Python автоматически предоставляет хук (дополнительный обратный вызов) для каждого события. Кроме того, интерпретируемая природа Python имеет тенденцию добавлять так много накладных расходов к выполнение, это детерминированное профилирование, как правило, лишь добавляет небольшую обработку накладные расходы в типичных приложениях. В результате детерминированное профилирование не так дорого, но предоставляет обширную статистику времени выполнения о выполнение программы Python.

может использоваться для выявления ошибок в коде (неожиданные подсчеты), и определить возможные точки встроенного расширения (большое количество вызовов).Внутренний статистику времени можно использовать для определения «горячих петель», которые следует тщательно контролировать. оптимизирован. Для определения высокого уровня следует использовать совокупную статистику времени. ошибки в выборе алгоритмов. Обратите внимание, что необычная обработка совокупное время в этом профилировщике позволяет статистику для рекурсивных реализации алгоритмов для прямого сравнения с итеративными реализации.

Ограничения

Одно ограничение связано с точностью информации о времени. Существует фундаментальная проблема с детерминированными профилировщиками, связанная с точностью.Большинство очевидным ограничением является то, что базовые «часы» тикают только со скоростью (обычно) около 0,001 секунды. Следовательно, никакие измерения не будут более точными чем базовые часы. Если выполнено достаточное количество измерений, то «ошибка» будет иметь тенденцию к усреднению. К сожалению, удаление этой первой ошибки вызывает второй источник ошибки.

Вторая проблема заключается в том, что «проходит некоторое время» с момента отправки события. пока вызов профилировщика для получения времени на самом деле не получит о состоянии Часы.Точно так же есть определенная задержка при выходе из события профилировщика. обработчик с момента получения значения часов (а затем прочь), пока пользовательский код не запустится снова. В результате функции которые вызываются много раз или вызывают много функций, обычно накапливаются эта ошибка. Ошибка, которая накапливается таким образом, обычно меньше, чем точность часов (менее одного такта), но может накапливать и стали очень значительными.

Проблема более важна с профилем , чем с более низкими накладными расходами cПрофиль .По этой причине профиль обеспечивает средство калибровка для данной платформы, так что эту ошибку можно вероятностно (в среднем) удалено. После калибровки профилировщика он будет более точным (в смысле наименьших квадратов), но иногда отрицательные числа (когда количество звонков чрезвычайно мало, а боги вероятность работать против вас :-). ) Не тревожит ли отрицательные числа в профиль. Они должны отображаться только , если вы откалибровали свой профилировщик, и результаты на самом деле лучше, чем без калибровки.

Калибровка

Профилировщик модуля profile вычитает константу из каждого события время обработки, чтобы компенсировать накладные расходы на вызов функции времени, и убирая результаты. По умолчанию константа равна 0. Следующие может использоваться для получения лучшей константы для данной платформы (см. Ограничения).

 импортный профиль
pr = profile.Profile ()
для i в диапазоне (5):
    печать (пр. калибровка (10000))
 

Метод непосредственно выполняет количество вызовов Python, заданное аргументом. и снова под профайлер, замеряя время на обоих.Затем он вычисляет скрытые накладные расходы на событие профилировщика и возвращает их как число с плавающей запятой. Например, на Intel Core i5 1,8 ГГц, работающем под управлением macOS, и используя Python time.process_time () как на таймере магическое число около 4.04e-6.

Цель этого упражнения — получить достаточно стабильный результат. Если твой компьютер очень быстро , или функция таймера имеет низкое разрешение, вы можете необходимо пройти 100000 или даже 1000000, чтобы получить стабильные результаты.

Когда у вас есть последовательный ответ, вы можете использовать его тремя способами:

 импортный профиль

№1.Примените вычисленное смещение ко всем экземплярам профиля, созданным в дальнейшем.
profile.Profile.bias = your_computed_bias

# 2. Примените вычисленное смещение к конкретному экземпляру профиля.
pr = profile.Profile ()
pr.bias = your_computed_bias

# 3. Укажите вычисленное смещение в конструкторе экземпляра.
pr = profile.Profile (bias = your_computed_bias)
 

Если у вас есть выбор, лучше выбрать константу меньшего размера, а затем ваши результаты будут «реже» отображаться как отрицательные в статистике профиля.

Использование настраиваемого таймера

Если вы хотите изменить способ определения текущего времени (например, чтобы принудительно использовать времени настенных часов или прошедшего времени процесса), передайте желаемую функцию синхронизации в конструктор класса Profile :

 пр = профиль.Профиль (your_time_func)
 

Получившийся профилировщик вызовет your_time_func . В зависимости от того, вы используете профиль .Profile или cProfile.Profile , your_time_func Возвращаемое значение будет интерпретироваться по-другому:

profile.Profile

your_time_func должен возвращать одно число или список чисел, для которых sum — текущее время (например, то, что возвращает os.times () ).Если функция возвращает одно временное число, или список возвращенных чисел имеет длина 2, то вы получите особо быстрый вариант рассылки рутина.

Имейте в виду, что вам следует откалибровать класс профилировщика для функции таймера. по вашему выбору (см. Калибровка). Для большинства машин таймер который возвращает одиночное целочисленное значение, даст наилучшие результаты с точки зрения низкие накладные расходы при профилировании. ( os.times () это довольно плохо, так как это возвращает кортеж значений с плавающей запятой).Если вы хотите заменить лучший таймер самым чистым способом, создайте класс и подключите заменяющий метод отправки, который лучше всего обрабатывает ваш вызов таймера, вместе с подходящая калибровочная константа.

cProfile.Profile

your_time_func должен возвращать одно число. Если он возвращает целые числа, вы также можете вызвать конструктор класса со вторым аргументом, указав реальная продолжительность одной единицы времени. Например, если your_integer_time_func возвращает время, измеренное в тысячах секунд, вы бы создали экземпляр Profile следующим образом:

 пр = cProfile.Профиль (your_integer_time_func, 0.001)
 

Поскольку cProfile.Profile класс не может быть откалиброван, пользовательский таймер функции следует использовать с осторожностью и как можно быстрее. Для лучшие результаты с настраиваемым таймером, возможно, потребуется жестко его запрограммировать в исходном коде C внутреннего модуля _lsprof .

Python 3.3 добавляет несколько новых функций за раз , которые можно использовать для создания точные измерения рабочего времени или времени настенных часов.