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Python函数实验分析的简单介绍

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Python通过装饰器并使用cprofile对函数进行性能分析Python中提供了很多接口方便我们能够灵活进行性能分析，包括cProfile模块中的Profile类和pstat模块中的Stats类 。
--cprofile是一种确定性分析器，只测量CPU时间 ， 并不关心内存的消耗情况和其他与内存相关联的信息
--它是基于Isprof的用C语言实现的扩展应用 ， 运行开销比较合理，适合分析运行时间较长的程序
--enable(): 开始进行性能分析并收集数据
--disableI(): 停止性能分析
--create_stats(): 停止收集数据，并为已经收集的数据创建stats对象
--print_stats():创建stats对象并打印分析结果
--dump_stats(filename): 把当前性能分析的内容写入文件filename中
--runcall(func, *args, **kwargs): 收集被调用函数func的性能分析信息
--用来分析cProfile输出的文件内容
--pstas模块为开发者提供了Stats类，可以读取和操作stats文件
（Stats类可以接受stats文件名，也可以直接接受cProfile.Profile对象作为数据源 。）
--strip_dirs(): 删除报告中所有函数文件名的路径信息
--dump_stats(filename): 把stats中的分析数据写入文件（也可以写成cProfile.Profile.dump_stats()）
--sort_stats(*keys): 对报告列表进行排序，函数会一次按照传入的参数排序
--reverse_order(): 逆反当前的排序
--print_stats(*restrictions): 把信息打印到标准输出 。*restrictions用于控制打印结果的形式，比如（10,1.0，".*.py.*")表示打印所有py文件的信息的前10行结果
--第一行表示运行这个函数一共使用0.043秒 ， 执行了845次函数调用
--第二行表示结果是按什么顺序排列的（这里表示按照调用次数来进行排列的）
--ncalls: 表示函数调用的次数（有两个数值表示有递归调用，总调用次数/原生调用次数）
--tottime: 函数内部调用时间（不包括他自己调用的其他函数时间）
--percall: tottime/ncalls
--cumtime: 表示累计调用时间（函数执行玩的总时间） ， 它包含了函数自己内部调用的函数时间
--filename:lineno(function): 函数所在的文件，行号 ， 函数名称
上面的函数do_cProfile(do=False, order='tottime')是一个带参数的装饰器 ， 通过do的值来进行性能分析的开关控制，通过order的值来选择输出结果按照什么方式进行排序 。
比如我们对函数A和函数B进行性能分析
如果不给装饰器传入参数的话就是默认的False和tottime
python金融分析的实验目的和要求python金融分析的实验目的和要求：Python适合做数据分析，有很多成熟的数据分析框架：Pandas，Numpy等，这些在课程中都有教 。这些框架都可以很方便的完成数据分析的任务 。
对象在python里，其实是一个指针，指向一个数据结构，数据结构里有属性 ， 有方法 。对象通常就是指变量 。从面向对象OO的概念来讲，对象是类的一个实例 。在python里很简单，对象就是变量 。class A: myname="class a" 上面就是一个类 。
速度快：
Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快 。免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一 。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中 。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念 。
python数据统计分析1. 常用函数库
? scipy包中的stats模块和statsmodels包是python常用的数据分析工具 ， scipy.stats以前有一个models子模块 ， 后来被移除了 。这个模块被重写并成为了现在独立的statsmodels包 。

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