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方法2:利用裝飾器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
import time方法3: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
import time出處: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
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