目錄
- 時間戳相減
- 裝飾器
- timeit模塊
- cProfile性能分析工具
時間戳相減
在代碼執(zhí)行前后各記錄一個時間點，兩個時間戳相減即程序運行耗時。
獲取時間戳time.time()
import time
start_time = time.time()
sum = 0
for i in range(100000000):
sum += i
print(sum)
end_time = time.time()
print("耗時: {:.2f}秒".format(end_time - start_time))
輸出：
4999999950000000
耗時: 10.53秒
獲取當前日期 datetime.datetime.now()
import datetime
start_time = datetime.datetime.now()
sum = 0
for i in range(100000000):
sum += i
print(sum)
end_time = datetime.datetime.now()
print("耗時: {}秒".format(end_time - start_time))
裝飾器
裝飾器是一個裝飾函數(shù)的函數(shù)，能夠在不改變函數(shù)源碼和函數(shù)調(diào)用方式的情況下給函數(shù)增加新的功能。很多時候統(tǒng)計函數(shù)的耗時，可以使用裝飾器實現(xiàn)。
import time
def get_time(f):
def inner(*arg,**kwarg):
s_time = time.time()
res = f(*arg,**kwarg)
e_time = time.time()
print('耗時：{}秒'.format(e_time - s_time))
return res
return inner
@get_time
def test():
time.sleep(2) # 模擬運行2s
test()
輸出：
耗時：2.000781536102295秒
timeit模塊
timeit 模塊提供了測量 Python 小段代碼執(zhí)行時間的方法，可以在命令行界面直接使用，也可以通過導入模塊進行調(diào)用。
語句執(zhí)行 number 次的時間
#導入timeit.timeit
from timeit import timeit
#看x=1的執(zhí)行一次的時間（number可以省略，缺省為1000000)
t1 = timeit('x=1', number=1)
print(t1)
#一個列表生成器的執(zhí)行時間,執(zhí)行10000次：
t2 = timeit('[i for i in range(100) if i%2==0]', number=10000)
print(t2)
輸出：
4.0000000001150227e-07
0.04841430000000002
計算函數(shù)的執(zhí)行時間
from timeit import timeit
def func(a):
sum = 0
for i in range(a):
sum += i
return sum
# timeit(函數(shù)名_字符串，運行環(huán)境_字符串，number=運行次數(shù))
t = timeit('func(10000000)', 'from __main__ import func', number=1)
print(t)
輸出：
0.4887406
重復調(diào)用 timeit()
repeat() 方法相當于持續(xù)多次調(diào)用 timeit() 方法并將結(jié)果返回為一個列表。repeat 參數(shù)指定重復的次數(shù)，number 參數(shù)傳遞給 timeit() 方法的 number 參數(shù)。
import timeit
def func(a):
sum = 0
for i in range(a):
sum += i
return sum
# timeit(函數(shù)名_字符串，運行環(huán)境_字符串，number=運行次數(shù),repeat=重復次數(shù)，repeat=5)
t = timeit.repeat('func(100000)', 'from __main__ import func', number=100, repeat=5)
print(t)
cProfile性能分析工具
cProfile（語言編寫的測試模塊）是一個標準庫內(nèi)建的性能分析工具，可以在標準輸出中看到每一個函數(shù)被調(diào)用的次數(shù)和運行的時間，從而找到程序的性能瓶頸，從而有針對性的進行性能優(yōu)化。
Python代碼性能分析之cProfile
import cProfile
def func(a):
sum = 0
for i in range(a):
sum += i
return sum
if __name__ == '__main__':
cProfile.run("func(10000000)")
以上就是python 統(tǒng)計代碼耗時的幾種方法分享的詳細內(nèi)容，更多關于python 統(tǒng)計代碼耗時的資料請關注腳本之家其它相關文章！
您可能感興趣的文章:- Python 統(tǒng)計數(shù)據(jù)集標簽的類別及數(shù)目操作
- Python統(tǒng)計可散列的對象之容器Counter詳解
- Python 統(tǒng)計列表中重復元素的個數(shù)并返回其索引值的實現(xiàn)方法
- Python實戰(zhàn)之單詞打卡統(tǒng)計
- python之cur.fetchall與cur.fetchone提取數(shù)據(jù)并統(tǒng)計處理操作
- python自動統(tǒng)計zabbix系統(tǒng)監(jiān)控覆蓋率的示例代碼
- Python統(tǒng)計列表元素出現(xiàn)次數(shù)的方法示例
- python統(tǒng)計RGB圖片某像素的個數(shù)案例
- Python jieba 中文分詞與詞頻統(tǒng)計的操作
- 利用Python3實現(xiàn)統(tǒng)計大量單詞中各字母出現(xiàn)的次數(shù)和頻率的方法
- 使用Python 統(tǒng)計文件夾內(nèi)所有pdf頁數(shù)的小工具
- python 統(tǒng)計list中各個元素出現(xiàn)的次數(shù)的幾種方法
- python調(diào)用百度AI接口實現(xiàn)人流量統(tǒng)計
- Python代碼覆蓋率統(tǒng)計工具coverage.py用法詳解
- python 爬蟲基本使用——統(tǒng)計杭電oj題目正確率并排序
- 利用python匯總統(tǒng)計多張Excel
- python統(tǒng)計mysql數(shù)據(jù)量變化并調(diào)用接口告警的示例代碼
- 用python實現(xiàn)監(jiān)控視頻人數(shù)統(tǒng)計
