python計算函數執行時長的方法是什么

本篇內容主要講解“python計算函數執行時長的方法是什么”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“python計算函數執行時長的方法是什么”吧!

python開發，有時需要做性能分析及性能優化，這時就需要記錄一些耗時函數執行時間問題，然后針對函數邏輯進行優化。

在python3中一般都有哪些方法呢。

1、使用time.time()

這種方法較簡單，但如果想更精確的計算函數的執行時間，會產生精度缺失，沒辦法統計時間極短的函數耗時。

import time
 
 def func():
 time.sleep(1)
 
 t = time.time()
 func()
 print(f'耗時:{time.time() - t:.4f}s')
 
 耗時:1.0050s

2、使用time.perf_counter()

perf_counter是在python3.3新添加的，返回性能計數器的值，返回值是浮點型，統計結果包括睡眠的時間，單個函數的返回值無意義，只有多次運行取差值的結果才是有效的函數執行時間。

import time
 def func():
 print('hello world')
 t = time.perf_counter()
 func()
 print(f'耗時:{time.perf_counter() - t:.8f}s')
 hello world
 耗時:0.00051790s

3、使用timeit.timeit ()

timeit()函數有5個參數:
 stmt 參數是需要執行的語句，默認為 pass
 setup 參數是用來執行初始化代碼或構建環境的語句，默認為 pass
 timer 是計時器，默認是 perf_counter()
 number 是執行次數，默認為一百萬
 globals 用來指定要運行代碼的命名空間，默認為 None 
 import timeit
 def func():
 print('hello world')
 print(f'耗時: {timeit.timeit(stmt=func, number=1)}')
 hello world
 耗時: 0.0007705999999999824

4、使用裝飾器統計

在實際項目代碼中，可以通過裝飾器方便的統計函數運行耗時。使用裝飾器來統計函數執行耗時的好處是對函數的入侵性小，易于編寫和修改。

裝飾器裝飾函數的方案只適用于統計函數的運行耗時，如果有代碼塊耗時統計的需求就不能用了，這種情況下可以使用 with 語句自動管理上下文。

（1）同步函數的統計

import time 
 def coast_time(func):
 def fun(*args, **kwargs):
 t = time.perf_counter()
 result = func(*args, **kwargs)
 print(f'函數:{func.__name__} 耗時:{time.perf_counter() - t:.8f} s')
 return result
 return fun
 @coast_time
 def test():
 print('hello world')
 if __name__ == '__main__':
 test()

（2）異步函數的統計

import asyncio
 import time
 from asyncio.coroutines import iscoroutinefunction
 def coast_time(func):
 def fun(*args, **kwargs):
 t = time.perf_counter()
 result = func(*args, **kwargs)
 print(f'函數:{func.__name__} 耗時:{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'函數:{func.__name__} 耗時:{time.perf_counter() - t:.8f} s')
 return result
 if iscoroutinefunction(func):
 return func_async
 else:
 return fun
 @coast_time
 def test():
 print('hello test')
 time.sleep(1)
 @coast_time
 async def test_async():
 print('hello test_async')
 await asyncio.sleep(1)
 if __name__ == '__main__':
 test()
 asyncio.get_event_loop().run_until_complete(test_async()) 
 hello test
 函數:test 耗時:1.00230700 s
 hello test_async
 函數:test_async 耗時:1.00572550 s

5、with語句統計

通過實現 enter 和 exit 函數可以在進入和退出上下文時進行一些自定義動作，例如連接或斷開數據庫、打開或 關閉文件、記錄開始或結束時間等，例如：我們用來統計函數塊的執行時間。

with語句不僅可以統計代碼塊的執行時間，也可以統計函數的執行時間，還可以統計多個函數的執行時間之和，相比裝飾器來說對代碼的入侵性比較大，不易于修改，好處是使用起來比較靈活，不用寫過多的重復代碼。

import asyncio
 import time 
 class CoastTime(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'耗時:{time.perf_counter() - self.t:.8f} s')
 def test():
 print('hello test')
 with CoastTime():
 time.sleep(1)
 async def test_async():
 print('hello test_async')
 with CoastTime():
 await asyncio.sleep(1)
 if __name__ == '__main__':
 test()
 asyncio.get_event_loop().run_until_complete(test_async())
hello test
耗時:1.00723310 s
hello test_async
耗時:1.00366820 s

到此，相信大家對“python計算函數執行時長的方法是什么”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！