Python之統計程式執行耗時

2021-09-24 18:13:39 字數 1544 閱讀 1744

思路:程式開始前後各記錄乙個時間點,兩個時間點相減即程式執行耗時時間

方法1:普通計算方法

import time

import sys

import os

start_time = time.clock()

time.sleep(5)

stop_time = time.clock()

cost = stop_time - start_time

print("%s cost %s second" % (os.path.basename(sys.ar**[0]), cost))

# 結果

1.py cost 4.99955353477297 second

方法2:利用裝飾器

import time

def time_me(fn):

start = time.clock()

fn(*args, **kwargs)

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

# 這個裝飾器可以在方便地統計函式執行的耗時。用來分析指令碼的效能是最好不過了

# 這樣用呼叫:

@time_me

def test(x, y):

time.sleep(0.1)

return x + y

@time_me

def test2(x):

time.sleep(0.2)

return x

test(1, 2)

test2(2)

# 輸出:

# test cost 0.1001529524 second

# test2 cost 0.199968431742 second

方法3:

import time

import functools

def time_me(info="used"):

def _time_me(fn):

@functools.wraps(fn)

start = time.clock()

fn(*args, **kwargs)

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

return _time_me

@time_me()

def test(x, y):

time.sleep(0.1)

return x + y

@time_me("cost")

def test2(x):

time.sleep(0.2)

return x

test(1, 2)

test2(2)

# 結果

# test used 0.09979820245441397 second

# test2 cost 0.1999990525936827 second

出處:

stopwatch計時器統計程式耗時

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