home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ OS/2 Shareware BBS: 10 Tools / 10-Tools.zip / pyos2bin.zip / Lib / profile.py < prev    next >
Text File  |  1997-10-08  |  21KB  |  651 lines
  1. #! /usr/bin/env python
  2. #
  3. # Class for profiling python code. rev 1.0  6/2/94
  4. #
  5. # Based on prior profile module by Sjoerd Mullender...
  6. #   which was hacked somewhat by: Guido van Rossum
  7. #
  8. # See profile.doc for more information
  9.  
  10.  
  11. # Copyright 1994, by InfoSeek Corporation, all rights reserved.
  12. # Written by James Roskind
  13. # 
  14. # Permission to use, copy, modify, and distribute this Python software
  15. # and its associated documentation for any purpose (subject to the
  16. # restriction in the following sentence) without fee is hereby granted,
  17. # provided that the above copyright notice appears in all copies, and
  18. # that both that copyright notice and this permission notice appear in
  19. # supporting documentation, and that the name of InfoSeek not be used in
  20. # advertising or publicity pertaining to distribution of the software
  21. # without specific, written prior permission.  This permission is
  22. # explicitly restricted to the copying and modification of the software
  23. # to remain in Python, compiled Python, or other languages (such as C)
  24. # wherein the modified or derived code is exclusively imported into a
  25. # Python module.
  26. # 
  27. # INFOSEEK CORPORATION DISCLAIMS ALL WARRANTIES WITH REGARD TO THIS
  28. # SOFTWARE, INCLUDING ALL IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND
  29. # FITNESS. IN NO EVENT SHALL INFOSEEK CORPORATION BE LIABLE FOR ANY
  30. # SPECIAL, INDIRECT OR CONSEQUENTIAL DAMAGES OR ANY DAMAGES WHATSOEVER
  31. # RESULTING FROM LOSS OF USE, DATA OR PROFITS, WHETHER IN AN ACTION OF
  32. # CONTRACT, NEGLIGENCE OR OTHER TORTIOUS ACTION, ARISING OUT OF OR IN
  33. # CONNECTION WITH THE USE OR PERFORMANCE OF THIS SOFTWARE.
  34.  
  35.  
  36.  
  37. import sys
  38. import os
  39. import time
  40. import string
  41. import marshal
  42.  
  43.  
  44. # Global variables
  45. func_norm_dict = {}
  46. func_norm_counter = 0
  47. if hasattr(os, 'getpid'):
  48.     pid_string = `os.getpid()`
  49. else:
  50.     pid_string = ''
  51.  
  52.  
  53. # Sample timer for use with 
  54. #i_count = 0
  55. #def integer_timer():
  56. #    global i_count
  57. #    i_count = i_count + 1
  58. #    return i_count
  59. #itimes = integer_timer # replace with C coded timer returning integers
  60.  
  61. #**************************************************************************
  62. # The following are the static member functions for the profiler class
  63. # Note that an instance of Profile() is *not* needed to call them.
  64. #**************************************************************************
  65.  
  66.  
  67. # simplified user interface
  68. def run(statement, *args):
  69.     prof = Profile()
  70.     try:
  71.         prof = prof.run(statement)
  72.     except SystemExit:
  73.         pass
  74.     if args:
  75.         prof.dump_stats(args[0])
  76.     else:
  77.         return prof.print_stats()
  78.  
  79. # print help
  80. def help():
  81.     for dirname in sys.path:
  82.         fullname = os.path.join(dirname, 'profile.doc')
  83.         if os.path.exists(fullname):
  84.             sts = os.system('${PAGER-more} '+fullname)
  85.             if sts: print '*** Pager exit status:', sts
  86.             break
  87.     else:
  88.         print 'Sorry, can\'t find the help file "profile.doc"',
  89.         print 'along the Python search path'
  90.  
  91.  
  92. #**************************************************************************
  93. # class Profile documentation:
  94. #**************************************************************************
  95. # self.cur is always a tuple.  Each such tuple corresponds to a stack
  96. # frame that is currently active (self.cur[-2]).  The following are the
  97. # definitions of its members.  We use this external "parallel stack" to
  98. # avoid contaminating the program that we are profiling. (old profiler
  99. # used to write into the frames local dictionary!!) Derived classes
  100. # can change the definition of some entries, as long as they leave
  101. # [-2:] intact.
  102. #
  103. # [ 0] = Time that needs to be charged to the parent frame's function.  It is
  104. #        used so that a function call will not have to access the timing data
  105. #        for the parents frame.
  106. # [ 1] = Total time spent in this frame's function, excluding time in
  107. #        subfunctions
  108. # [ 2] = Cumulative time spent in this frame's function, including time in
  109. #        all subfunctions to this frame.
  110. # [-3] = Name of the function that corresonds to this frame.  
  111. # [-2] = Actual frame that we correspond to (used to sync exception handling)
  112. # [-1] = Our parent 6-tuple (corresonds to frame.f_back)
  113. #**************************************************************************
  114. # Timing data for each function is stored as a 5-tuple in the dictionary
  115. # self.timings[].  The index is always the name stored in self.cur[4].
  116. # The following are the definitions of the members:
  117. #
  118. # [0] = The number of times this function was called, not counting direct
  119. #       or indirect recursion,
  120. # [1] = Number of times this function appears on the stack, minus one
  121. # [2] = Total time spent internal to this function
  122. # [3] = Cumulative time that this function was present on the stack.  In
  123. #       non-recursive functions, this is the total execution time from start
  124. #       to finish of each invocation of a function, including time spent in
  125. #       all subfunctions.
  126. # [5] = A dictionary indicating for each function name, the number of times
  127. #       it was called by us.
  128. #**************************************************************************
  129. # We produce function names via a repr() call on the f_code object during
  130. # profiling. This save a *lot* of CPU time.  This results in a string that
  131. # always looks like:
  132. #   <code object main at 87090, file "/a/lib/python-local/myfib.py", line 76>
  133. # After we "normalize it, it is a tuple of filename, line, function-name.
  134. # We wait till we are done profiling to do the normalization.
  135. # *IF* this repr format changes, then only the normalization routine should
  136. # need to be fixed.
  137. #**************************************************************************
  138. class Profile:
  139.  
  140.     def __init__(self, timer=None):
  141.         self.timings = {}
  142.         self.cur = None
  143.         self.cmd = ""
  144.  
  145.         self.dispatch = {  \
  146.               'call'     : self.trace_dispatch_call, \
  147.               'return'   : self.trace_dispatch_return, \
  148.               'exception': self.trace_dispatch_exception, \
  149.               }
  150.  
  151.         if not timer:
  152.             if hasattr(os, 'times'):
  153.                 self.timer = os.times
  154.                 self.dispatcher = self.trace_dispatch
  155.             elif os.name == 'mac':
  156.                 import MacOS
  157.                 self.timer = MacOS.GetTicks
  158.                 self.dispatcher = self.trace_dispatch_mac
  159.                 self.get_time = self.get_time_mac
  160.             else:
  161.                 self.timer = time.time
  162.                 self.dispatcher = self.trace_dispatch_i
  163.         else:
  164.             self.timer = timer
  165.             t = self.timer() # test out timer function
  166.             try:
  167.                 if len(t) == 2:
  168.                     self.dispatcher = self.trace_dispatch
  169.                 else:
  170.                     self.dispatcher = self.trace_dispatch_l
  171.             except TypeError:
  172.                 self.dispatcher = self.trace_dispatch_i
  173.         self.t = self.get_time()
  174.         self.simulate_call('profiler')
  175.  
  176.  
  177.     def get_time(self): # slow simulation of method to acquire time
  178.         t = self.timer()
  179.         if type(t) == type(()) or type(t) == type([]):
  180.             t = reduce(lambda x,y: x+y, t, 0)
  181.         return t
  182.         
  183.     def get_time_mac(self):
  184.         return self.timer()/60.0
  185.  
  186.     # Heavily optimized dispatch routine for os.times() timer
  187.  
  188.     def trace_dispatch(self, frame, event, arg):
  189.         t = self.timer()
  190.         t = t[0] + t[1] - self.t        # No Calibration constant
  191.         # t = t[0] + t[1] - self.t - .00053 # Calibration constant
  192.  
  193.         if self.dispatch[event](frame,t):
  194.             t = self.timer()
  195.             self.t = t[0] + t[1]
  196.         else:
  197.             r = self.timer()
  198.             self.t = r[0] + r[1] - t # put back unrecorded delta
  199.         return
  200.  
  201.  
  202.  
  203.     # Dispatch routine for best timer program (return = scalar integer)
  204.  
  205.     def trace_dispatch_i(self, frame, event, arg):
  206.         t = self.timer() - self.t # - 1 # Integer calibration constant
  207.         if self.dispatch[event](frame,t):
  208.             self.t = self.timer()
  209.         else:
  210.             self.t = self.timer() - t  # put back unrecorded delta
  211.         return
  212.     
  213.     # Dispatch routine for macintosh (timer returns time in ticks of 1/60th second)
  214.  
  215.     def trace_dispatch_mac(self, frame, event, arg):
  216.         t = self.timer()/60.0 - self.t # - 1 # Integer calibration constant
  217.         if self.dispatch[event](frame,t):
  218.             self.t = self.timer()/60.0
  219.         else:
  220.             self.t = self.timer()/60.0 - t  # put back unrecorded delta
  221.         return
  222.  
  223.  
  224.     # SLOW generic dispatch rountine for timer returning lists of numbers
  225.  
  226.     def trace_dispatch_l(self, frame, event, arg):
  227.         t = self.get_time() - self.t
  228.  
  229.         if self.dispatch[event](frame,t):
  230.             self.t = self.get_time()
  231.         else:
  232.             self.t = self.get_time()-t # put back unrecorded delta
  233.         return
  234.  
  235.  
  236.     def trace_dispatch_exception(self, frame, t):
  237.         rt, rtt, rct, rfn, rframe, rcur = self.cur
  238.         if (not rframe is frame) and rcur:
  239.             return self.trace_dispatch_return(rframe, t)
  240.         return 0
  241.  
  242.  
  243.     def trace_dispatch_call(self, frame, t):
  244.         fn = `frame.f_code` 
  245.  
  246.         # The following should be about the best approach, but
  247.         # we would need a function that maps from id() back to
  248.         # the actual code object.  
  249.         #     fn = id(frame.f_code)
  250.         # Note we would really use our own function, which would
  251.         # return the code address, *and* bump the ref count.  We
  252.         # would then fix up the normalize function to do the
  253.         # actualy repr(fn) call.
  254.  
  255.         # The following is an interesting alternative
  256.         # It doesn't do as good a job, and it doesn't run as
  257.         # fast 'cause repr() is written in C, and this is Python.
  258.         #fcode = frame.f_code
  259.         #code = fcode.co_code
  260.         #if ord(code[0]) == 127: #  == SET_LINENO
  261.         #    # see "opcode.h" in the Python source
  262.         #    fn = (fcode.co_filename, ord(code[1]) | \
  263.         #          ord(code[2]) << 8, fcode.co_name)
  264.         #else:
  265.         #    fn = (fcode.co_filename, 0, fcode.co_name)
  266.  
  267.         self.cur = (t, 0, 0, fn, frame, self.cur)
  268.         if self.timings.has_key(fn):
  269.             cc, ns, tt, ct, callers = self.timings[fn]
  270.             self.timings[fn] = cc, ns + 1, tt, ct, callers
  271.         else:
  272.             self.timings[fn] = 0, 0, 0, 0, {}
  273.         return 1
  274.  
  275.     def trace_dispatch_return(self, frame, t):
  276.         # if not frame is self.cur[-2]: raise "Bad return", self.cur[3]
  277.  
  278.         # Prefix "r" means part of the Returning or exiting frame
  279.         # Prefix "p" means part of the Previous or older frame
  280.  
  281.         rt, rtt, rct, rfn, frame, rcur = self.cur
  282.         rtt = rtt + t
  283.         sft = rtt + rct
  284.  
  285.         pt, ptt, pct, pfn, pframe, pcur = rcur
  286.         self.cur = pt, ptt+rt, pct+sft, pfn, pframe, pcur
  287.  
  288.         cc, ns, tt, ct, callers = self.timings[rfn]
  289.         if not ns:
  290.             ct = ct + sft
  291.             cc = cc + 1
  292.         if callers.has_key(pfn):
  293.             callers[pfn] = callers[pfn] + 1  # hack: gather more
  294.             # stats such as the amount of time added to ct courtesy
  295.             # of this specific call, and the contribution to cc
  296.             # courtesy of this call.
  297.         else:
  298.             callers[pfn] = 1
  299.         self.timings[rfn] = cc, ns - 1, tt+rtt, ct, callers
  300.  
  301.         return 1
  302.  
  303.     # The next few function play with self.cmd. By carefully preloading
  304.     # our paralell stack, we can force the profiled result to include
  305.     # an arbitrary string as the name of the calling function.
  306.     # We use self.cmd as that string, and the resulting stats look
  307.     # very nice :-).
  308.  
  309.     def set_cmd(self, cmd):
  310.         if self.cur[-1]: return   # already set
  311.         self.cmd = cmd
  312.         self.simulate_call(cmd)
  313.  
  314.     class fake_code:
  315.         def __init__(self, filename, line, name):
  316.             self.co_filename = filename
  317.             self.co_line = line
  318.             self.co_name = name
  319.             self.co_code = '\0'  # anything but 127
  320.  
  321.         def __repr__(self):
  322.             return (self.co_filename, self.co_line, self.co_name)
  323.  
  324.     class fake_frame:
  325.         def __init__(self, code, prior):
  326.             self.f_code = code
  327.             self.f_back = prior
  328.             
  329.     def simulate_call(self, name):
  330.         code = self.fake_code('profile', 0, name)
  331.         if self.cur:
  332.             pframe = self.cur[-2]
  333.         else:
  334.             pframe = None
  335.         frame = self.fake_frame(code, pframe)
  336.         a = self.dispatch['call'](frame, 0)
  337.         return
  338.  
  339.     # collect stats from pending stack, including getting final
  340.     # timings for self.cmd frame.
  341.     
  342.     def simulate_cmd_complete(self):   
  343.         t = self.get_time() - self.t
  344.         while self.cur[-1]:
  345.             # We *can* cause assertion errors here if
  346.             # dispatch_trace_return checks for a frame match!
  347.             a = self.dispatch['return'](self.cur[-2], t)
  348.             t = 0
  349.         self.t = self.get_time() - t
  350.  
  351.     
  352.     def print_stats(self):
  353.         import pstats
  354.         pstats.Stats(self).strip_dirs().sort_stats(-1). \
  355.               print_stats()
  356.  
  357.     def dump_stats(self, file):
  358.         f = open(file, 'wb')
  359.         self.create_stats()
  360.         marshal.dump(self.stats, f)
  361.         f.close()
  362.  
  363.     def create_stats(self):
  364.         self.simulate_cmd_complete()
  365.         self.snapshot_stats()
  366.  
  367.     def snapshot_stats(self):
  368.         self.stats = {}
  369.         for func in self.timings.keys():
  370.             cc, ns, tt, ct, callers = self.timings[func]
  371.             nor_func = self.func_normalize(func)
  372.             nor_callers = {}
  373.             nc = 0
  374.             for func_caller in callers.keys():
  375.                 nor_callers[self.func_normalize(func_caller)]=\
  376.                       callers[func_caller]
  377.                 nc = nc + callers[func_caller]
  378.             self.stats[nor_func] = cc, nc, tt, ct, nor_callers
  379.  
  380.  
  381.     # Override the following function if you can figure out
  382.     # a better name for the binary f_code entries.  I just normalize
  383.     # them sequentially in a dictionary.  It would be nice if we could
  384.     # *really* see the name of the underlying C code :-).  Sometimes
  385.     #  you can figure out what-is-what by looking at caller and callee
  386.     # lists (and knowing what your python code does).
  387.     
  388.     def func_normalize(self, func_name):
  389.         global func_norm_dict
  390.         global func_norm_counter
  391.         global func_sequence_num
  392.  
  393.         if func_norm_dict.has_key(func_name):
  394.             return func_norm_dict[func_name]
  395.         if type(func_name) == type(""):
  396.             long_name = string.split(func_name)
  397.             file_name = long_name[-3][1:-2]
  398.             func = long_name[2]
  399.             lineno = long_name[-1][:-1]
  400.             if '?' == func:   # Until I find out how to may 'em...
  401.                 file_name = 'python'
  402.                 func_norm_counter = func_norm_counter + 1
  403.                 func = pid_string + ".C." + `func_norm_counter`
  404.             result =  file_name ,  string.atoi(lineno) , func
  405.         else:
  406.             result = func_name
  407.         func_norm_dict[func_name] = result
  408.         return result
  409.  
  410.  
  411.     # The following two methods can be called by clients to use
  412.     # a profiler to profile a statement, given as a string.
  413.     
  414.     def run(self, cmd):
  415.         import __main__
  416.         dict = __main__.__dict__
  417.         return self.runctx(cmd, dict, dict)
  418.     
  419.     def runctx(self, cmd, globals, locals):
  420.         self.set_cmd(cmd)
  421.         sys.setprofile(self.dispatcher)
  422.         try:
  423.             exec cmd in globals, locals
  424.         finally:
  425.             sys.setprofile(None)
  426.         return self
  427.  
  428.     # This method is more useful to profile a single function call.
  429.     def runcall(self, func, *args):
  430.         self.set_cmd(`func`)
  431.         sys.setprofile(self.dispatcher)
  432.         try:
  433.             return apply(func, args)
  434.         finally:
  435.             sys.setprofile(None)
  436.  
  437.  
  438.         #******************************************************************
  439.     # The following calculates the overhead for using a profiler.  The
  440.     # problem is that it takes a fair amount of time for the profiler
  441.     # to stop the stopwatch (from the time it recieves an event).
  442.     # Similarly, there is a delay from the time that the profiler
  443.     # re-starts the stopwatch before the user's code really gets to
  444.     # continue.  The following code tries to measure the difference on
  445.     # a per-event basis. The result can the be placed in the
  446.     # Profile.dispatch_event() routine for the given platform.  Note
  447.     # that this difference is only significant if there are a lot of
  448.     # events, and relatively little user code per event.  For example,
  449.     # code with small functions will typically benefit from having the
  450.     # profiler calibrated for the current platform.  This *could* be
  451.     # done on the fly during init() time, but it is not worth the
  452.     # effort.  Also note that if too large a value specified, then
  453.     # execution time on some functions will actually appear as a
  454.     # negative number.  It is *normal* for some functions (with very
  455.     # low call counts) to have such negative stats, even if the
  456.     # calibration figure is "correct." 
  457.     #
  458.     # One alternative to profile-time calibration adjustments (i.e.,
  459.     # adding in the magic little delta during each event) is to track
  460.     # more carefully the number of events (and cumulatively, the number
  461.     # of events during sub functions) that are seen.  If this were
  462.     # done, then the arithmetic could be done after the fact (i.e., at
  463.     # display time).  Currintly, we track only call/return events.
  464.     # These values can be deduced by examining the callees and callers
  465.     # vectors for each functions.  Hence we *can* almost correct the
  466.     # internal time figure at print time (note that we currently don't
  467.     # track exception event processing counts).  Unfortunately, there
  468.     # is currently no similar information for cumulative sub-function
  469.     # time.  It would not be hard to "get all this info" at profiler
  470.     # time.  Specifically, we would have to extend the tuples to keep
  471.     # counts of this in each frame, and then extend the defs of timing
  472.     # tuples to include the significant two figures. I'm a bit fearful
  473.     # that this additional feature will slow the heavily optimized
  474.     # event/time ratio (i.e., the profiler would run slower, fur a very
  475.     # low "value added" feature.) 
  476.     #
  477.     # Plugging in the calibration constant doesn't slow down the
  478.     # profiler very much, and the accuracy goes way up.
  479.     #**************************************************************
  480.     
  481.         def calibrate(self, m):
  482.         n = m
  483.         s = self.timer()
  484.         while n:
  485.             self.simple()
  486.             n = n - 1
  487.         f = self.timer()
  488.         my_simple = f[0]+f[1]-s[0]-s[1]
  489.         #print "Simple =", my_simple,
  490.  
  491.         n = m
  492.         s = self.timer()
  493.         while n:
  494.             self.instrumented()
  495.             n = n - 1
  496.         f = self.timer()
  497.         my_inst = f[0]+f[1]-s[0]-s[1]
  498.         # print "Instrumented =", my_inst
  499.         avg_cost = (my_inst - my_simple)/m
  500.         #print "Delta/call =", avg_cost, "(profiler fixup constant)"
  501.         return avg_cost
  502.  
  503.     # simulate a program with no profiler activity
  504.         def simple(self):      
  505.         a = 1
  506.         pass
  507.  
  508.     # simulate a program with call/return event processing
  509.         def instrumented(self):
  510.         a = 1
  511.         self.profiler_simulation(a, a, a)
  512.  
  513.     # simulate an event processing activity (from user's perspective)
  514.     def profiler_simulation(self, x, y, z):  
  515.         t = self.timer()
  516.         t = t[0] + t[1]
  517.         self.ut = t
  518.  
  519.  
  520.  
  521. #****************************************************************************
  522. # OldProfile class documentation
  523. #****************************************************************************
  524. #
  525. # The following derived profiler simulates the old style profile, providing
  526. # errant results on recursive functions. The reason for the usefulnes of this
  527. # profiler is that it runs faster (i.e., less overhead).  It still creates
  528. # all the caller stats, and is quite useful when there is *no* recursion
  529. # in the user's code.
  530. #
  531. # This code also shows how easy it is to create a modified profiler.
  532. #****************************************************************************
  533. class OldProfile(Profile):
  534.     def trace_dispatch_exception(self, frame, t):
  535.         rt, rtt, rct, rfn, rframe, rcur = self.cur
  536.         if rcur and not rframe is frame:
  537.             return self.trace_dispatch_return(rframe, t)
  538.         return 0
  539.  
  540.     def trace_dispatch_call(self, frame, t):
  541.         fn = `frame.f_code`
  542.         
  543.         self.cur = (t, 0, 0, fn, frame, self.cur)
  544.         if self.timings.has_key(fn):
  545.             tt, ct, callers = self.timings[fn]
  546.             self.timings[fn] = tt, ct, callers
  547.         else:
  548.             self.timings[fn] = 0, 0, {}
  549.         return 1
  550.  
  551.     def trace_dispatch_return(self, frame, t):
  552.         rt, rtt, rct, rfn, frame, rcur = self.cur
  553.         rtt = rtt + t
  554.         sft = rtt + rct
  555.  
  556.         pt, ptt, pct, pfn, pframe, pcur = rcur
  557.         self.cur = pt, ptt+rt, pct+sft, pfn, pframe, pcur
  558.  
  559.         tt, ct, callers = self.timings[rfn]
  560.         if callers.has_key(pfn):
  561.             callers[pfn] = callers[pfn] + 1
  562.         else:
  563.             callers[pfn] = 1
  564.         self.timings[rfn] = tt+rtt, ct + sft, callers
  565.  
  566.         return 1
  567.  
  568.  
  569.     def snapshot_stats(self):
  570.         self.stats = {}
  571.         for func in self.timings.keys():
  572.             tt, ct, callers = self.timings[func]
  573.             nor_func = self.func_normalize(func)
  574.             nor_callers = {}
  575.             nc = 0
  576.             for func_caller in callers.keys():
  577.                 nor_callers[self.func_normalize(func_caller)]=\
  578.                       callers[func_caller]
  579.                 nc = nc + callers[func_caller]
  580.             self.stats[nor_func] = nc, nc, tt, ct, nor_callers
  581.  
  582.         
  583.  
  584. #****************************************************************************
  585. # HotProfile class documentation
  586. #****************************************************************************
  587. #
  588. # This profiler is the fastest derived profile example.  It does not
  589. # calculate caller-callee relationships, and does not calculate cumulative
  590. # time under a function.  It only calculates time spent in a function, so
  591. # it runs very quickly (re: very low overhead)
  592. #****************************************************************************
  593. class HotProfile(Profile):
  594.     def trace_dispatch_exception(self, frame, t):
  595.         rt, rtt, rfn, rframe, rcur = self.cur
  596.         if rcur and not rframe is frame:
  597.             return self.trace_dispatch_return(rframe, t)
  598.         return 0
  599.  
  600.     def trace_dispatch_call(self, frame, t):
  601.         self.cur = (t, 0, frame, self.cur)
  602.         return 1
  603.  
  604.     def trace_dispatch_return(self, frame, t):
  605.         rt, rtt, frame, rcur = self.cur
  606.  
  607.         rfn = `frame.f_code`
  608.  
  609.         pt, ptt, pframe, pcur = rcur
  610.         self.cur = pt, ptt+rt, pframe, pcur
  611.  
  612.         if self.timings.has_key(rfn):
  613.             nc, tt = self.timings[rfn]
  614.             self.timings[rfn] = nc + 1, rt + rtt + tt
  615.         else:
  616.             self.timings[rfn] =      1, rt + rtt
  617.  
  618.         return 1
  619.  
  620.  
  621.     def snapshot_stats(self):
  622.         self.stats = {}
  623.         for func in self.timings.keys():
  624.             nc, tt = self.timings[func]
  625.             nor_func = self.func_normalize(func)
  626.             self.stats[nor_func] = nc, nc, tt, 0, {}
  627.  
  628.         
  629.  
  630. #****************************************************************************
  631. def Stats(*args):
  632.     print 'Report generating functions are in the "pstats" module\a'
  633.  
  634.  
  635. # When invoked as main program, invoke the profiler on a script
  636. if __name__ == '__main__':
  637.     import sys
  638.     import os
  639.     if not sys.argv[1:]:
  640.         print "usage: profile.py scriptfile [arg] ..."
  641.         sys.exit(2)
  642.  
  643.     filename = sys.argv[1]    # Get script filename
  644.  
  645.     del sys.argv[0]        # Hide "profile.py" from argument list
  646.  
  647.     # Insert script directory in front of module search path
  648.     sys.path.insert(0, os.path.dirname(filename))
  649.  
  650.     run('execfile(' + `filename` + ')')
  651.