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Python中統計函數運行耗時的方法

這篇文章主要介紹了Python中統計函數運行耗時的方法,涉及Python時間操作的相關技巧,非常簡單實用,需要的朋友可以參考下
本文實例講述了Python中統計函數運行耗時的方法。分享給大家供大家參考。具體實現方法如下:

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計函數運行的耗時。
#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

另一個更高級一點的版本是:

import time
import functools
def time_me(info="used"):
  def _time_me(fn):
    @functools.wraps(fn)
    def _wrapper(*args, **kwargs):
      start = time.clock()
      fn(*args, **kwargs)
      print "%s %s %s"%(fn.__name__, info, time.clock() - start), "second"
    return _wrapper
  return _time_me
@time_me()
def test(x, y):
  time.sleep(0.1)
@time_me("cost")
def test2(x):
  time.sleep(0.2)
test(1, 2)
test2(2)

希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。

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