在编写代码时，我们希望我们的程序能够尽可能的快速高效地执行。但是，有时候我们的程序可能会因为某个函数或者操作的性能不足而变得缓慢。这就要求我们对程序的性能进行优化。

在Python中，我们通常使用profile模块来检测代码的性能问题。但是，在某些情况下，profile模块可能不太适用，例如当你的代码是高耗时函数，并且你想知道哪个函数最费时，那么profile模块可能无法给出明确的答案。

在这种情况下，我们可以使用Python中的另一个内置模块：ConfigParser。ConfigParser是Python标准库中的一个模块，允许程序员从一个包含键值对信息的配置文件中读取特定的条目。

一般来说，ConfigParser模块被认为是Python中最快的配置文件读取器之一，如果我们正确地使用它，它可以被用来检索和指定我们程序中各种过程、任务、操作的性能。那么，如何使用ConfigParser模块来提高代码的性能呢？

ConfigParser的工作方式

在Python中，ConfigParser模块可以用来读取包含程序设置、配置项的文件。在这个文件中，我们将保存程序运行时确定或改变设置的键值对。

ConfigParser工作分为两部分：

1.解析配置文件，将所有键值对存储为一个dict。可以通过字典样式的一个or双重语境来访问和修改。

2.将dict中的数据写回到配置文件。

ConfigParser的主要函数有。

1.`ConfigParser.ConfigParser()`:这个函数创建一个ConfigParser对象

2.`read(filename)`:将config文件名作为参数传递给ConfigParser对象，可以将文件内容结构化到它的属性中

3.`get(section, option)`:这个函数进入一个section，获取特定的option

但是，在代码中使用这些函数并不能帮助我们优化性能。所以，我们需要了解Python中另一个内置模块：ProfileString。

ProfileString的工作方式

ProfileString是Python标准库中另一个模块，用于检测程序的性能问题。ProfileString背后的工作原理是度量程序运行时的各个函数的时间，并提供一个运行时间的动态视图。

以下是ProfileString的主函数：

1.`ProfileProfile()`:这个函数用于创建一个ProfileString对象。

2.`run(statement, filename=None[, sortorder='cumulative']`:包装传递给它的代码，可以是字符串或可调用对象，并且可以用于运行它。ProfileString会记录函数的总计时、总时间和均值。

3.`print_stats([mapping])`：输出ProfileString的结果统计信息。

ProfileString提供的结果统计信息是互动式的，因此你可以通过减少不关注的函数等来改进结果。根据需求，我们可以利用它来确定哪些函数正在处理大量的运算，消耗时间，以及哪些函数正在消耗更多内存。

下面了解一下，使用ProfileString来优化程序性能有哪些步骤。

步骤1：创建配置文件

在使用configparser.optimization()时，需要通过一个配置文件来传递性能参数。ConfigParser的格式必须为标准的ini格式。以下是一个示例：

```

[performance]

use_cython = True

cython = -3

num_threads = 2

```

这个文件中，performance为我们的section，use_cython、cython和num_threads是我们的option。他们可以被初始化为任何值。

步骤2：在Python代码中导入profile模块

```

import cProfile

```

cProfile模块是Python的内置模块，它允许开发人员调试Python应用程序的性能问题。

步骤3：向Python代码中添加profile语句

cProfile有两种运行模式：

- `cProfile.run(statement[, filename[, sort[, limit]]])`，方式如下：

```

cProfile.run('myfunc()')

```

这实际上会在所有信任的函数可能会导致程序的性能问题时运行。

- `cProfile.runctx(statement, globals, locals[, filename[, sort[, limit]]])`，如下所示：

```

import cProfile, pstats, io

profiler = cProfile.Profile()

res = profiler.runcall(my_function, arg1, arg2, arg3)

s = io.StringIO()

sortby = 'cumulative'

ps = pstats.Stats(profiler, stream=s).sort_stats(sortby)

ps.print_stats()

print(s.getvalue())

```

这种方式是在代码的特定部分放置profile语句并运行。它更为灵活，并且特别适用于检测性能问题的代码部分。

步骤4：运行代码并检查结果

```

python -m cProfile mymodule.py

```

或者，我们可以使用`python -m profile`。两个命令的结果是一样的，唯一不同的是profile能够适应不同的输出格式。

最终结果中信息最丰富的那一部分是函数的调用统计图。单看这一部分，我们可以看到每个函数的计数、调用总时间、调用平均时间和程序用时。如果发现了性能问题的部分，就可以开始重构代码。

总之，ProfileString模块可以帮助你更好地理解你的代码运行过程，找出其性能问题，并针对这些问题进行优化。在使用ProfileString时，你需要创建一个配置文件，创建Python文件，并使用cProfile模块来记录代码性能。通过检查ProfileString的结果，你可以找出哪个函数最费时，并基于这些信息来调整代码。