我正在尝试使用 cProfile 分析我的 Python 脚本，并使用 pstats 显示结果。特别是，我尝试使用 pstats 函数 p.sort_stats('time').print_callers(20) 按时间仅打印前 20 个函数，如下所示documentation中描述。
我期望只获得前 20 个结果(分析的函数及其按时间排序的调用函数)，相反，我得到了一个看似未经过滤的 1000 多个函数列表，这些函数完全饱和了我的终端(因此我估计超过 1000 个函数)函数)。
为什么我的限制参数(即 20)被 print_callers() 忽略？我该如何解决这个问题？
我尝试寻找答案，但找不到。我尝试创建一个最小的可重现示例，但是当我这样做时，我无法重现问题(即它工作正常)。
我的分析代码是:
import cProfile
import pstats
if __name__ == '__main__':
cProfile.run('main()', 'mystats')
p = pstats.Stats('mystats')
p.sort_stats('time').print_callers(20)
我试图避免发布我的完整代码，所以如果其他人以前遇到过这个问题，并且可以在不看到我的完整代码的情况下回答，那就太好了。
提前非常感谢您。
编辑 1: 部分输出:
Ordered by: internal time
List reduced from 1430 to 1 due to restriction <1>
Function was called by...
ncalls tottime cumtime
{built-in method builtins.isinstance} <- 2237 0.000 0.000 <frozen importlib._bootstrap>:997(_handle_fromlist)
9 0.000 0.000 <frozen importlib._bootstrap_external>:485(_compile_bytecode)
44 0.000 0.000 <frozen importlib._bootstrap_external>:1117(_get_spec)
4872 0.001 0.001 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\_strptime.py:321(_strptime)
5 0.000 0.000 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\abc.py:196(__subclasscheck__)
26 0.000 0.000 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\calendar.py:58(__getitem__)
14 0.000 0.000 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\calendar.py:77(__getitem__)
2 0.000 0.000 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\distutils\version.py:331(_cmp)
20 0.000 0.000 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\enum.py:797(__or__)
362 0.000 0.000 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\enum.py:803(__and__)
1 0.000 0.000 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\inspect.py:73(isclass)
30 0.000 0.000 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\json\encoder.py:182(encode)
2 0.000 0.000 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\ntpath.py:34(_get_bothseps)
1 0.000 0.000 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\ntpath.py:75(join)
4 0.000 0.000 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\ntpath.py:122(splitdrive)
3 0.000 0.000 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\ntpath.py:309(expanduser)
4 0.000 0.000 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\os.py:728(check_str)
44 0.000 0.000 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\re.py:249(escape)
4 0.000 0.000 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\re.py:286(_compile)
609 0.000 0.000 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\dateutil\parser\_parser.py:62(__init__)
1222 0.000 0.000 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py:48(_count_reduce_items)
1222 0.000 0.000 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py:58(_mean)
1 0.000 0.000 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\arrayprint.py:834(__init__)
1393 0.000 0.000 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py:1583(ravel)
1239 0.000 0.000 C:\Users\rafael.natan\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py:1966(sum)
...
最佳答案
我发现了这个问题。 像往常一样，Python 库没有错误，相反，我误解了函数调用的输出。
我在这里详细阐述它作为答案，以防它可以帮助任何人在将来消除这种误解。
当我问这个问题时，我不明白为什么 p.print_callers(20) 会打印出一千多行到终端，即使我将其限制为前 20 个函数调用(按时间)。
实际发生的情况是，我限制打印前 20 个“最耗时的函数”，将列表限制为前 20 个函数，但随后打印调用每个顶部函数的所有函数的列表二十个功能。
由于前 20 个函数中的每一个(平均)被大约 100 个不同的函数调用，因此每个顶级函数都有大约 100 行与之关联。所以 20*100=2000，所以 p.print_callers(20) 打印了 1000 多行，并使我的终端饱和。
我希望这可以节省一些时间和调试头痛:)
关于python - 为什么 pstats.print_callers() 忽略限制参数？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/58882338/