因为我的词频统计程序是拿Python语言编写的，所以在网上查找了适用于Python语音的效能测试工具。

1.介绍性能分析器

      profiler是一个程序，用来描述运行时的程序性能，并且从不同方面提供统计数据加以表述。Python中含有3个模块提供这样的功能，分别是cProfile, profile和pstats。这些分析器提供的是对Python程序的确定性分析。同时也提供一系列的报表生成工具，允许用户快速地检查分析结果。

      Python标准库提供了3个不同的性能分析器：

1. cProfile：推荐给大部分的用户，是C的一个扩展应用，因为其合理的运行开销，所以适合分析运行时间较长的。是基于lsprof。
2. profile：一个纯python模块，它的接口和cProfile一致。在分析程序时，增加了很大的运行开销。如果你想扩展profiler的功能，可以试着继承这个模块。
3. hotshot： 一个试验性的c模块，关注减少分析时的运行开销，但是是以需要更长的数据后处理的次数为代价。不过这个模块不再被维护，也有可能在新的python版本中被弃用。

具体所需模块的安装我方法我是参考这篇文章的《检测Python程序执行效率及内存和CPU使用的7种方法》

附网址：http://python.jobbole.com/80754/

2.性能测试

（1） 我对程序代码进行了修改，使得程序运行结束以后会显示出程序运行后所花费的时间。

（2）使用cProfile模块

知道每个函数和方法消耗了多少时间，以及这些函数被调用了多少次，可以使用cProfile模块。

现在可以看到代码中函数的详细描述，其中含有每个函数调用的次数，由于使用了-s选项（累加），最终结果会根据每个函数的累计执行时间排序。

会发现执行脚本所需的总时间比以前要多。这是由于测量每个函数的执行时间这个操作本身也是需要时间。

参数解释参考下图：

文章中提到运用memory_profiler模块用来基于逐行测量代码的内存使用，使用line_profiler模块可以给出执行每行代码所需占用的CPU时间。使用guppy包

可以知道在代码执行的每个阶段中，每种类型（str、tuple、dict等）分别创建了多少对象。

而我的电脑不知道出现什么原因，经过多次调试还是无法安装上以上模块，我正在查找解决问题的方法。

如安装line_profiler模块：

安装报错：

词频统计的效能测试。