使用baselines.benchMonitor()实时监控Python程序的性能表现

在Python中，我们可以使用baselines.benchMonitor()函数来实时监控程序的性能表现。这个函数是baselines库中的一个功能，它可以提供有关程序运行时间、内存使用情况和CPU占用率的实时数据。

下面是一个使用baselines.benchMonitor()函数的简单示例：

import numpy as np
from baselines import bench

def my_function():
    # 定义一个耗时的操作
    for _ in range(1000000):
        np.random.rand()

# 创建一个监控对象，将结果存储在'stats'变量中
monitor = bench.Monitor()

# 开始监控
monitor.start()

# 执行要监测的代码
my_function()

# 停止监控
monitor.stop()

# 打印记录的统计信息
print("时间:", monitor.get_time_total())  # 总时间
print("内存:", monitor.get_memory_total())  # 总内存使用
print("CPU占用率:", monitor.get_cpu_total())  # 总CPU占用率

在上面的例子中，我们定义了一个函数my_function()，它执行了一个耗时的操作。然后，我们创建了一个bench.Monitor()对象，并使用start()方法开始监控。执行完my_function()后，我们使用stop()方法停止监控。

然后，我们可以使用get_time_total()方法获取程序的总运行时间，使用get_memory_total()方法获取程序的总内存使用量，使用get_cpu_total()方法获取程序的总CPU占用率。

你也可以通过调用get_time(), get_memory()和 get_cpu()方法获取每个时间点的实时数据，以便更细粒度地分析程序的性能表现。

以上就是使用baselines.benchMonitor()实时监控Python程序性能的一个简单示例。你可以根据自己的需求使用这个函数来监测程序的性能情况，并进行性能优化。