寫**的時候,我們可能想知道python的執行效率如何,有如下幾種方法可以計算python程式執行時間。
import datetime
starttime = datetime.datetime.now()
#long running
endtime = datetime.datetime.now()
print (endtime - starttime).seconds
start = time.time()
run_fun()
end = time.time()
print end-start
start = time.clock()
run_fun()
end = time.clock()
print end-start
方法1和方法2都包含了其他程式使用cpu的時間,是程式開始到程式結束的執行時間。
方法3算只計算了程式執行的cpu時間
import cprofile
import pstats
...def test_func():
......if __name__=='__main__':
cprofile.run("test_func()", filename="runtime_test.out", sort="cumulative") # test_func是指要測試的函式,效能測試結果儲存到runtime_test.out檔案
p = pstats.stats("runtime_test.out")
p.strip_dirs().sort_stats("cumulative", "name").print_stats(10) # 在螢幕列印效能測試結果
cprofile和pstats都是python自帶的模組,上面這種效能測試方法會將執行過的每個函式的單詞執行時間、總執行次數、總耗時都統計出來,可以很方便地分析效能瓶頸在**。 華為雲技術分享 雲小課 「VPC連線」知多少
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