7種檢測Python程序運行時間、CPU和內存占用的方法

1. 使用裝飾器來衡量函數執行時間

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有一個簡單方法，那就是定義一個裝飾器來測量函數的執行時間，并輸出結果：

import time

from functoolsimport wraps

import random

def fn_timer(function):

@wraps(function)

def function_timer(*args, **kwargs):

? t0= time.time()

? result= function(*args, **kwargs)

? t1= time.time()

? print("Total time running %s: %s seconds" %

? ? ? (function.__name__, str(t1- t0))

)

? return result

return function_timer

@fn_timer

def random_sort(n):

return sorted([random.random() for i in range(n)])

if __name__== "__main__":

random_sort(2000000)

輸出：Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds

使用方式的話，就是在要監控的函數定義上面加上 @fn_timer 就行了

或者

# 可監控程序運行時間

import time

import random

def clock(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

? ? start_time= time.time()

? ? result= func(*args, **kwargs)

? ? end_time= time.time()

? ? print("共耗時: %s秒" % round(end_time- start_time, 5))

? ? return result

return wrapper

@clock

def random_sort(n):

return sorted([random.random() for i in range(n)])

if __name__== "__main__":

random_sort(2000000)

輸出結果：共耗時: 0.65634秒

2. 使用timeit模塊

另一種方法是使用timeit模塊，用來計算平均時間消耗。

執行下面的腳本可以運行該模塊。

這里的timing_functions是Python腳本文件名稱。

在輸出的末尾，可以看到以下結果：4?loops, best of?5:?2.08?sec per loop

這表示測試了4次，平均每次測試重復5次，最好的測試結果是2.08秒。

如果不指定測試或重復次數，默認值為10次測試，每次重復5次。

3. 使用Unix系統中的time命令

然而，裝飾器和timeit都是基于Python的。在外部環境測試Python時，unix time實用工具就非常有用。

運行time實用工具：

輸出結果為：

Total?time running random_sort:?1.3931210041?seconds

real?1.49

user?1.40

sys?0.08

第一行來自預定義的裝飾器，其他三行為：

real表示的是執行腳本的總時間

user表示的是執行腳本消耗的CPU時間。

sys表示的是執行內核函數消耗的時間。

注意：根據維基百科的定義，內核是一個計算機程序，用來管理軟件的輸入輸出，并將其翻譯成CPU和其他計算機中的電子設備能夠執行的數據處理指令。

因此，Real執行時間和User+Sys執行時間的差就是消耗在輸入/輸出和系統執行其他任務時消耗的時間。

4. 使用cProfile模塊

5. 使用line_profiler模塊

6. 使用memory_profiler模塊

7. 使用guppy包

python長時間運行 時間不準

python長時間運行 時間不準調整設置就可以。

這是因為，run 函數不是一瞬間就運行完成的。它運行也會消耗時間。

可以使用1秒作為deltatime。如果涉及到更精確的時間，則還是需要用time.time()來計算循環初始時間，然后在循環結尾計算中間的時間差來獲得更精準的deltatime。

在python里用time.time判斷函數的執行時間靠譜嗎

使用time.time來統計函數的執行時間，程序只會執行一次，存在很大的隨機因素。

timtit包就可以重復執行函數多次，然后將多次執行結果取平均值。相比起來更優。

然而程序執行時間很大程度還受計算機性能的影響，衡量程序好壞更靠譜的手段是計算時間復雜度。

python 打印出函數執行所用時間

使用timeit模塊，先介紹下：

timeit 模塊

timeit?模塊定義了接受兩個參數的?Timer?類。兩個參數都是字符串。 第一個參數是你要計時的語句或者函數。 傳遞給?Timer?的第二個參數是為第一個參數語句構建環境的導入語句。 從內部講，?timeit?構建起一個獨立的虛擬環境， 手工地執行建立語句，然后手工地編譯和執行被計時語句。

一旦有了?Timer?對象，最簡單的事就是調用?timeit()，它接受一個參數為每個測試中調用被計時語句的次數，默認為一百萬次；返回所耗費的秒數。

Timer?對象的另一個主要方法是?repeat()， 它接受兩個可選參數。 第一個參數是重復整個測試的次數，第二個參數是每個測試中調用被計時語句的次數。 兩個參數都是可選的，它們的默認值分別是?3?和?1000000。?repeat()?方法返回以秒記錄的每個測試循環的耗時列表。Python?有一個方便的?min?函數可以把輸入的列表返回成最小值，如： min(t.repeat(3, 1000000))

你可以在命令行使用?timeit?模塊來測試一個已存在的?Python?程序，而不需要修改代碼。

再給你個例子，你就知道怎么做了。

#?-*-?coding:?utf-8?-*-

#!/bin/env?python

def?test1():

n=0

for?i?in?range(101):

n+=i

return?n

def?test2():

return?sum(range(101))

def?test3():

return?sum(x?for?x?in?range(101))

if?__name__=='__main__':

from?timeit?import?Timer

t1=Timer("test1()","from?__main__?import?test1")

t2=Timer("test2()","from?__main__?import?test2")

t3=Timer("test3()","from?__main__?import?test3")

print?t1.timeit(1000000)

print?t2.timeit(1000000)

print?t3.timeit(1000000)

print?t1.repeat(3,1000000)

print?t2.repeat(3,1000000)

print?t3.repeat(3,1000000)

python函數深入淺出 16.time.sleep()函數詳解

time.sleep() 函數命名來源于英文單詞time(時間)和sleep(睡眠)。

time 是python帶的非內置庫，使用時需要import,主要用于處理和時間相關的操作。

time.sleep用于給定時間內掛起(等待)當前線程的執行。

time.sleep() 函數的例子：

可以注釋掉time.sleep(2)再運行一次對比一下

可以看到雖然都是打印出一樣的結果，但time.sleep()加入了等待時間

這里還要解釋一下python中線程與進程的區別。

舉個例子，廚房做菜看成是一個進程，那么這個進程下面就可能有多個人或一個人（cpu基本執行單元，即線程）來執行，多個人可以分別洗菜，刷碗，擺盤等等同時作業，他們又是共享這個廚房的資源的。每個人存在一定的資源競爭關系，比如爐火只有1個。

這里time.sleep是針對線程執行的，也就是其中一個人去sleep睡覺了，不影響其他人的繼續工作。

參數

該函數沒有返回值。

結果類似如下：

可以看到秒數相差了5

無

time.sleep()常用于推遲執行的場景

在python中，與時間相關的模塊有：time，datetime以及calendar

對基礎運行環境有疑問的，推薦參考: python函數深入淺出 0.基礎篇

如何讓python 腳本在指定的時間內運行？

最簡單的：\x0d\x0a寫一個python腳本\x0d\x0a加一個死循環，判斷時間。\x0d\x0a如果到了指定的時間，就運行一次，然后在進入死循環。\x0d\x0a當然不是要你真搞個死循環占用CPU，你可以用sleep函數。不占用CPU。\x0d\x0a每次sleep 10s。。\x0d\x0a加個啟動項，每次開機啟動這個腳本就行了。

本文題目：python函數執行時間的簡單介紹
瀏覽地址：http://vcdvsql.cn/article20/hehsjo.html

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