cProfile，如何理解为什么 lambda 函数是最耗时的调用

Question

我是 cprofile 的新手，但我在为 ArcGIS 编写的 python 工具上运行它。 它告诉我最耗时的函数是 _base.py 中的 lambda 函数：

通话	总时间	电话	业余时间	电话	文件名：lineno（函数）
17875	137.877	0.008	200.404	0.011	_base.py:510(<lambda>)
962732	67.568	0	67.568	0	{built-in method createobject}
7497	44.223	0.006	44.223	0.006	{built-in method distanceto}
8301909/8300996	35.652	0	35.659	0	{getattr}
713	35.235	0.049	35.235	0.049	{built-in method listfields}

_base.py 是此位置的 arcpy 文件：

C:\Program Files (x86)\ArcGIS\Desktop10.8\arcpy\arcpy\geoprocessing

如何更深入地挖掘并找出使用此 lambda 函数的内容？

该工具有超过 5000 行代码，所以我无法发布它，但我在一开始就导入了 cprofile：

    import cProfile, pstats
    profiler = cProfile.Profile()
    profiler.enable()

然后禁用它并在结束前转储统计信息：

    profiler.disable()
    stats.dump_stats(myStatsLocation)

Answer 1

通常当我需要调试慢代码时，我会使用line profiler 。 使用它，您可以在可疑的慢功能上使用装饰器。 从那里，您可以像使用 cProfiler 一样找出调用了什么以及调用了多少次。

cProfiler 已经精确定位到您的_base.py中的第 510 行。 所以可能那个 lambda 调用了另一个很慢的函数。 在该函数上添加@profile可能会对您的性能问题有所了解。