python 打印出函數(shù)執(zhí)行所用時間

使用timeit模塊，先介紹下：

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timeit 模塊

timeit?模塊定義了接受兩個參數(shù)的?Timer?類。兩個參數(shù)都是字符串。 第一個參數(shù)是你要計時的語句或者函數(shù)。 傳遞給?Timer?的第二個參數(shù)是為第一個參數(shù)語句構建環(huán)境的導入語句。 從內(nèi)部講，?timeit?構建起一個獨立的虛擬環(huán)境， 手工地執(zhí)行建立語句，然后手工地編譯和執(zhí)行被計時語句。

一旦有了?Timer?對象，最簡單的事就是調(diào)用?timeit()，它接受一個參數(shù)為每個測試中調(diào)用被計時語句的次數(shù)，默認為一百萬次；返回所耗費的秒數(shù)。

Timer?對象的另一個主要方法是?repeat()， 它接受兩個可選參數(shù)。 第一個參數(shù)是重復整個測試的次數(shù)，第二個參數(shù)是每個測試中調(diào)用被計時語句的次數(shù)。 兩個參數(shù)都是可選的，它們的默認值分別是?3?和?1000000。?repeat()?方法返回以秒記錄的每個測試循環(huán)的耗時列表。Python?有一個方便的?min?函數(shù)可以把輸入的列表返回成最小值，如： min(t.repeat(3, 1000000))

你可以在命令行使用?timeit?模塊來測試一個已存在的?Python?程序，而不需要修改代碼。

再給你個例子，你就知道怎么做了。

#?-*-?coding:?utf-8?-*-

#!/bin/env?python

def?test1():

n=0

for?i?in?range(101):

n+=i

return?n

def?test2():

return?sum(range(101))

def?test3():

return?sum(x?for?x?in?range(101))

if?__name__=='__main__':

from?timeit?import?Timer

t1=Timer("test1()","from?__main__?import?test1")

t2=Timer("test2()","from?__main__?import?test2")

t3=Timer("test3()","from?__main__?import?test3")

print?t1.timeit(1000000)

print?t2.timeit(1000000)

print?t3.timeit(1000000)

print?t1.repeat(3,1000000)

print?t2.repeat(3,1000000)

print?t3.repeat(3,1000000)

python 統(tǒng)計 函數(shù)運行 次數(shù)。

import time

def time_me(fn):

def _wrapper(*args, **kwargs):

start = time.clock()

fn(*args, **kwargs)

print "%s cost %s second"%(fn.__name__, time.clock() - start)

return _wrapper

#這個裝飾器可以在方便地統(tǒng)計函數(shù)運行的耗時。

#用來分析腳本的性能是最好不過了。

#這樣用：

@time_me

def test(x, y):

time.sleep(0.1)

@time_me

def test2(x):

time.sleep(0.2)

test(1, 2)

test2(2)

#輸出：

#test cost 0.1001529524 second

#test2 cost 0.199968431742 second

Python：

Python（英語發(fā)音：/?pa?θ?n/）, 是一種面向?qū)ο蟆⒔忉屝陀嬎銠C程序設計語言，由Guido van Rossum于1989年發(fā)明，第一個公開發(fā)行版發(fā)行于1991年。

Python是純粹的自由軟件， 源代碼和解釋器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)協(xié)議[1] 。

Python語法簡潔清晰，特色之一是強制用空白符(white space)作為語句縮進。

Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言制作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯(lián)結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然后對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而后封裝為Python可以調(diào)用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平臺問題，某些可能不提供跨平臺的實現(xiàn)。

找出python程序中運行時最耗時間的部分

那就是profile和cProfile模塊：

import?cProfile

cProfile.run('function....')

另外，time模塊，在不同的函數(shù)的開頭和結尾分別計時，然后將兩個時間相減，就可以獲得這段函數(shù)的運行時間了，然后在看哪段函數(shù)占的時間比較大：

import?time

t1=time.time()

##you?function?segment?here

t2=time.time()

timediff=t2-t1

python里since的作用

功能:計算消耗的時間,返回時間格式 importmath, time deftimeSince(since): # 構建時間計算函數(shù) "獲得每次打印的訓練耗時,since是訓練開始時間" # 獲得當前時間 now = time.time() # 獲得時間差,是訓練耗時 s = now - since # 將秒轉化為分鐘,并取整 m = math.floor(s /60) # 計算剩下不夠湊成1分鐘的秒數(shù) s -= m *60 # 返回指定格式的耗時 return'%dm %ds'% (m, s)。

在python里用time.time判斷函數(shù)的執(zhí)行時間靠譜嗎

使用time.time來統(tǒng)計函數(shù)的執(zhí)行時間，程序只會執(zhí)行一次，存在很大的隨機因素。

timtit包就可以重復執(zhí)行函數(shù)多次，然后將多次執(zhí)行結果取平均值。相比起來更優(yōu)。

然而程序執(zhí)行時間很大程度還受計算機性能的影響，衡量程序好壞更靠譜的手段是計算時間復雜度。

「低門檻 手把手」python 裝飾器(Decorators)原理說明

本文目的是由淺入深地介紹python裝飾器原理

裝飾器(Decorators)是 Python 的一個重要部分

其功能是， 在不修改原函數(shù)(類)定義代碼的情況下，增加新的功能

為了理解和實現(xiàn)裝飾器，我們先引入2個核心操作：

在這個例子中，函數(shù)hi的形參name，默認為'world'

在函數(shù)內(nèi)部，又定義了另一個函數(shù) howdoyoudo，定義這個函數(shù)時，將形參name作為新函數(shù)的形參name2的默認值。

因此，在函數(shù)內(nèi)部調(diào)用howdoyoudo()時，將以調(diào)用hi時的實參為默認值，但也可以給howdoyoudo輸入其他參數(shù)。

上面的例子運行后輸出結果為：

這里新定義的howdoyoudo可以稱作一個“閉包”。不少關于裝飾器的blog都提到了這個概念，但其實沒必要給它取一個多專業(yè)的名字。我們知道閉包是 函數(shù)內(nèi)的函數(shù) 就可以了

當我們進行 def 的時候，我們在做什么？

這時，hi函數(shù)，打印一個字符串，同時返回一個字符串。

但hi函數(shù)本身也是一個對象，一個可以執(zhí)行的對象。執(zhí)行的方式是hi()。

這里hi和hi()有本質(zhì)區(qū)別，

hi 代表了這個函數(shù)對象本身

hi() 則是運行了函數(shù)，得到函數(shù)的返回值。

作為對比，可以想象以下代碼

此時也是b存在，可以正常使用。

我們定義2個函數(shù)，分別實現(xiàn)自加1， 自乘2，

再定義一個函數(shù)double_exec，內(nèi)容是將某個函數(shù)調(diào)用2次

在調(diào)用double_exec時，可以將函數(shù)作為輸入傳進來

輸出結果就是

7

27

同樣，也可以將函數(shù)作為輸出

輸出結果為

6

10

有了以上兩個核心操作，我們可以嘗試構造裝飾器了。

裝飾器的目的： 在不修改原函數(shù)(類)定義代碼的情況下，增加新的功能

試想一下，現(xiàn)在有一個原函數(shù)

在不修改原函數(shù)定義代碼的情況下，如果想進行函數(shù)內(nèi)容的添加，可以將這個函數(shù)作為一個整體，添加到這樣的包裹中：

我們定義了一個my_decorator函數(shù)，這個函數(shù)進行了一種操作：

對傳入的f，添加操作(運行前后增加打印)，并把添加操作后的內(nèi)容連同運行原函數(shù)的內(nèi)容，一起傳出

這個my_decorator，定義了一種增加前后打印內(nèi)容的行為

調(diào)用my_decorator時，對這個行為進行了操作。

因此，new_function是一個在original_function上增加了前后打印行為的新函數(shù)

這個過程被可以被稱作裝飾。

這里已經(jīng)可以發(fā)現(xiàn)，裝飾器本身對于被裝飾的函數(shù)是什么，是不需要考慮的。裝飾器本身只定義了一種裝飾行為，這個行為是通過裝飾器內(nèi)部的閉包函數(shù)()進行定義的。

運行裝飾前后的函數(shù)，可以清晰看到裝飾的效果

我們復現(xiàn)一下實際要用裝飾器的情況，我們往往有一種裝飾器，想應用于很多個函數(shù)，比如

此時，如果我們想給3個print函數(shù)都加上裝飾器，需要這么做

實際調(diào)用的時候，就需要調(diào)用添加裝飾器的函數(shù)名了

當然，也可以賦值給原函數(shù)名

這樣至少不需要管理一系列裝飾前后的函數(shù)。

同時，在不需要進行裝飾的時候，需要把

全部刪掉。

事實上，這樣并不方便，尤其對于更復雜的裝飾器來說

為此，python提供了一種簡寫方式

這個定義print1函數(shù)前的@my_decorator，相當于在定義完print1后，自動直接運行了

不論采用@my_decorator放在新函數(shù)前，還是顯示地重寫print1 = my_decorator(print1)，都會存在一個問題：

裝飾后的函數(shù)，名字改變了(其實不止名字，一系列的索引都改變了)

輸出結果為:

這個現(xiàn)象的原因是，裝飾行為本身，是通過構造了一個新的函數(shù)（例子中是wrap_func函數(shù)）來實現(xiàn)裝飾這個行為的，然后把這個修改后的函數(shù)賦給了原函數(shù)名。

這樣，會導致我們預期的被裝飾函數(shù)的一些系統(tǒng)變量（比如__name__）發(fā)生了變化。

對此，python提供了解決方案：

經(jīng)過這個行為后，被裝飾函數(shù)的系統(tǒng)變量問題被解決了

輸出結果為

剛才的例子都比較簡單，被裝飾的函數(shù)是沒有參數(shù)的。如果被裝飾的函數(shù)有參數(shù)，只需要在定義裝飾行為時（事實上，這個才更通用），增加(*args, **kwargs)描述即可

之前的描述中可以感受到，對于例子中的裝飾行為(前后加打印)，函數(shù)被裝飾后，本質(zhì)上是調(diào)用了新的裝飾函數(shù)wrap_func。

因此，如果原函數(shù)需要有輸入?yún)?shù)傳遞，只需要在wrap_func（或其他任意名字的裝飾函數(shù)）定義時，也增加參數(shù)輸入(*args, **kwargs)，并將這些參數(shù)，原封不動地傳給待裝飾函數(shù)f。

這種定義裝飾行為的方式更具有普遍性，忘記之前的定義方式吧

我們試一下

輸出

這里需要注意的是，如果按照以下的方式定義裝飾器

那么以下語句將不會執(zhí)行

因為裝飾后實際的函數(shù)wrap_func(雖然名字被改成了原函數(shù)，系統(tǒng)參數(shù)也改成了原函數(shù))，運行到return f(*args, **kwargs) 的時候已經(jīng)結束了

因為裝飾器my_decorator本身也是可以輸入的，因此，只需要在定義裝飾器時，增加參數(shù)，并在后續(xù)函數(shù)中使用就可以了，比如

此時裝飾器已經(jīng)可以有輸入?yún)?shù)了

輸出

你可能發(fā)現(xiàn)，為什么不用簡寫版的方法了

因為以上代碼會報錯！！

究其原因，雖然

等價于

但是，

并不等價于

這本身和@語法有關，使用@my_decorator時，是系統(tǒng)在應用一個以單個函數(shù)作為參數(shù)的閉包函數(shù)。即，@是不能帶參數(shù)的。

但是你應該發(fā)現(xiàn)了，之前的@wraps(f)不是帶參數(shù)了嗎？請仔細觀察以下代碼

通過一層嵌套，my_decorator_with_parma本質(zhì)上是返回了一個參數(shù)僅為一個函數(shù)的函數(shù)(my_decorator)，但因為my_decorator對my_decorator_with_parma來說是一個閉包，my_decorator_with_parma是可以帶參數(shù)的。（這句話真繞）

通過以上的定義，我們再來看

可以這么理解，my_decorator_with_parma(msg='yusheng')的結果是原來的my_decorator函數(shù)，同時，因為my_decorator_with_parma可以傳參，參數(shù)實際上是參與了my_decorator的（因為my_decorator對my_decorator_with_parma是閉包）， my_decorator_with_parma(msg='yusheng') 全等于 一個有參數(shù)參加的my_decorator

因此，以上代碼等價于有參數(shù)msg傳遞的

比較繞，需要理解一下，或者干脆強記這種范式：

以上范式包含函數(shù)的輸入輸出、裝飾器的輸入，可以應對大部分情況了。

實驗一下：

輸出

以上是一個log裝飾器，利用datetime統(tǒng)計了函數(shù)的耗時，

并且，裝飾器可以進行輸出文件操作，如果給出了文件路徑，則輸出文件，否則就打印。

利用這個裝飾器，可以靈活地進行耗時統(tǒng)計

不設置輸出文件地址，則打印。運行結果為：

也可以輸出到文件

輸出結果為

同時在當前目錄生成了一個test.log 文件，內(nèi)容為：

以上的裝飾器都是以函數(shù)形式出現(xiàn)的，但我們可以稍做改寫，將裝飾器以類的形式實現(xiàn)。

這個裝飾器類Log 上個例子里的裝飾器函數(shù)log功能是一樣的，同時，這個裝飾器類還可以作為基類被其他繼承，進一步增加功能。

原文

新聞標題：關于python統(tǒng)計函數(shù)耗時的信息
瀏覽路徑：http://chinadenli.net/article48/doohchp.html

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