python找函数运行了多少次(2023年最新分享)

茫然知了 • 2023-09-23 13:03 • 生活指南 • 阅读 74

导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关python找函数运行了多少次的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

7种检测Python程序运行时间、CPU和内存占用的方法

1. 使用装饰器来衡量函数执行时间

有一个简单方法，那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间，并输出结果：

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)

输出：Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds

使用方式的话，就是在要监控的函数定义上面加上 @fn_timer 就行了

或者

# 可监控程序运行时间

import time

import random

def clock(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

start_time= time.time()

result= func(*args, **kwargs)

end_time= time.time()

print("共耗时: %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)

输出结果：共耗时: 0.65634秒

2. 使用timeit模块

另一种方法是使用timeit模块，用来计算平均时间消耗。

执行下面的脚本可以运行该模块。

这里的timing_functions是Python脚本文件名称。

在输出的末尾，可以看到以下结果：4 loops, best of 5: 2.08 sec per loop

这表示测试了4次，平均每次测试重复5次，最好的测试结果是2.08秒。

如果不指定测试或重复次数，默认值为10次测试，每次重复5次。

3. 使用Unix系统中的time命令

然而，装饰器和timeit都是基于Python的。在外部环境测试Python时，unix time实用工具就非常有用。

运行time实用工具：

输出结果为：

Total time running random_sort: 1.3931210041 seconds

real 1.49

user 1.40

sys 0.08

第一行来自预定义的装饰器，其他三行为：

real表示的是执行脚本的总时间

user表示的是执行脚本消耗的CPU时间。

sys表示的是执行内核函数消耗的时间。

注意：根据维基百科的定义，内核是一个计算机程序，用来管理软件的输入输出，并将其翻译成CPU和其他计算机中的电子设备能够执行的数据处理指令。

因此，Real执行时间和User+Sys执行时间的差就是消耗在输入/输出和系统执行其他任务时消耗的时间。

4. 使用cProfile模块

5. 使用line_profiler模块

6. 使用memory_profiler模块

7. 使用guppy包

python 统计函数运行次数。

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

#这个装饰器可以在方便地统计函数运行的耗时。

#用来分析脚本的性能是最好不过了。

#这样用：

@time_me

def test(x, y):

time.sleep(0.1)

@time_me

def test2(x):

time.sleep(0.2)

test(1, 2)

test2(2)

#输出：

#test cost 0.1001529524 second

#test2 cost 0.199968431742 second

Python：

Python（英语发音：/ˈpaɪθən/）, 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。

Python是纯粹的自由软件，源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议[1] 。

Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。

Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。