在计算函数执行时间时,这种时最简洁的一种方式,用两个时间戳做减法。
import time
def func():
print('func start')
time.sleep(1)
print('func end')
t = time.time()
func()
print(f'coast:{
time.time() - t:.4f}s')
结果为:
func start
func end
coast:1.0003s
这种方法很简单,也很常用,但是如果想更精确的计算函数的执行时间,就会产生精度缺失。
示例一中注释掉time.sleep(1),只统计两个 print 函数的执行时间:
import time
def func():
print('func start')
# time.sleep(1)
print('func end')
t = time.time()
func()
print(f'coast:{
time.time() - t:.8f}s')
func start
func end
coast:0.0000s
这就说明time.time() 函数的精度不是特别高,没法统计执行时间极短的函数耗时。
perf_counter 函数是在 python3.3 中新添加的,它返回性能计数器的值,返回值是浮点型,统计结果包括睡眠的时间,单个函数的返回值无意义,只有多次运行取差值的结果才是有效的函数执行时间。
import time
def func():
print('func start')
# time.sleep(1)
print('func end')
t = time.perf_counter()
func()
print(f'coast:{
time.perf_counter() - t:.8f}s')
结果
func start
func end
coast:0.00001500s
结果并不是 0 秒, 而是一个很小的值,这说明 perf_counter() 函数可以统计出 print 函数的执行耗时,并且统计精度要比 time.time() 函数要高,比较推荐作为计时器来使用。
timeit() 函数有 5 个参数,stmt=‘pass’, setup=‘pass’, timer=, number=1000000, globals=None。
import time
import timeit
def func():
print('func start')
time.sleep(1)
print('func end')
print(timeit.timeit(stmt=func, number=1))
以上方案中比较推荐使用的是 time.perf_counter() 函数,它具有比较高的精度,同时还被用作 timeit 函数默认的计时器。
在实际项目代码中,可以通过装饰器方便的统计函数运行耗时。
import time
def cost_time(func):
def fun(*args, **kwargs):
t = time.perf_counter()
result = func(*args, **kwargs)
print(f'func {
func.__name__} cost time:{
time.perf_counter() - t:.8f} s')
return result
return fun
@cost_time
def test():
print('func start')
time.sleep(2)
print('func end')
if __name__ == '__main__':
test()
如果有使用异步函数的需求也可以加上:
import asyncio
import time
from asyncio.coroutines import iscoroutinefunction
def cost_time(func):
def fun(*args, **kwargs):
t = time.perf_counter()
result = func(*args, **kwargs)
print(f'func {
func.__name__} cost time:{
time.perf_counter() - t:.8f} s')
return result
async def func_async(*args, **kwargs):
t = time.perf_counter()
result = await func(*args, **kwargs)
print(f'func {
func.__name__} cost time:{
time.perf_counter() - t:.8f} s')
return result
if iscoroutinefunction(func):
return func_async
else:
return fun
@cost_time
def test():
print('func start')
time.sleep(2)
print('func end')
@cost_time
async def test_async():
print('async func start')
await asyncio.sleep(2)
print('async func end')
if __name__ == '__main__':
test()
asyncio.get_event_loop().run_until_complete(test_async())
使用装饰器来统计函数执行耗时的好处是对函数的入侵性小,易于编写和修改。
装饰器装饰函数的方案只适用于统计函数的运行耗时,如果有代码块耗时统计的需求就不能用了,这种情况下我们可以使用 with 语句自动管理上下文。
通过实现 enter 和 exit 函数可以让我们在进入上下文和退出上下文时进行一些自定义动作,例如连接 / 断开数据库、打开 / 关闭文件、记录开始 / 结束时间等等,这里我们用来统计函数块的执行时间。
import asyncio
import time
class CostTime(object):
def __init__(self):
self.t = 0
def __enter__(self):
self.t = time.perf_counter()
return self
def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
print(f'cost time:{time.perf_counter() - self.t:.8f} s')
def test():
print('func start')
with CostTime():
time.sleep(2)
print('func end')
async def test_async():
print('async func start')
with CostTime():
await asyncio.sleep(2)
print('async func end')
if __name__ == '__main__':
test()
asyncio.get_event_loop().run_until_complete(test_async())
with 语句不仅可以统计代码块的执行时间,也可以统计函数的执行时间,还可以统计多个函数的执行时间之和,相比装饰器来说对代码的入侵性比较大,不易于修改,好处是使用起来比较灵活,不用写过多的重复代码。
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