Python 開発では、パフォーマンス分析やパフォーマンスの最適化が必要になる場合がありますが、その際には、時間のかかる関数の実行時間の問題を記録し、関数のロジックを最適化する必要があります。
Python3 の一般的なメソッドとは何ですか。
この方法は比較的単純ですが、関数の実行時間をより正確に計算したい場合は、精度が不足します。極端に短い時間をカウントする方法がないため、時間がかかります。
<div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:php;toolbar:false">import time
def func():
time.sleep(1)
t = time.time()
func()
print(f'耗时:{time.time() - t:.4f}s')
耗时:1.0050s</pre><div class="contentsignin">ログイン後にコピー</div></div>
perf_counterを使用し、パフォーマンスカウンターの値を返します。 returns 値は浮動小数点型で統計結果にはスリープ時間も含まれる 単一関数の戻り値には意味がなく、差分を複数回実行した結果のみが実効的な関数実行時間となる
<div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:php;toolbar:false">import time
def func():
print('hello world')
t = time.perf_counter()
func()
print(f'耗时:{time.perf_counter() - t:.8f}s')
hello world
耗时:0.00051790s</pre><div class="contentsignin">ログイン後にコピー</div></div>
<div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:php;toolbar:false">timeit()函数有5个参数:
stmt 参数是需要执行的语句,默认为 pass
setup 参数是用来执行初始化代码或构建环境的语句,默认为 pass
timer 是计时器,默认是 perf_counter()
number 是执行次数,默认为一百万
globals 用来指定要运行代码的命名空间,默认为 None
import timeit
def func():
print('hello world')
print(f'耗时: {timeit.timeit(stmt=func, number=1)}')
hello world
耗时: 0.0007705999999999824</pre><div class="contentsignin">ログイン後にコピー</div></div>
実際のプロジェクト コードでは、デコレーターを使用して関数の実行時間を簡単にカウントできます。デコレータを使用して関数の実行時間をカウントする利点は、関数への侵入が少なく、記述と変更が簡単であることです。
デコレータ装飾関数スキームは、関数の実行時間をカウントする場合にのみ適しています。コード ブロックの時間のかかる統計が必要な場合は、使用できません。この場合、 with ステートメントを使用してコンテキストを自動的に管理します。
<div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:php;toolbar:false">import time
def coast_time(func):
def fun(*args, **kwargs):
t = time.perf_counter()
result = func(*args, **kwargs)
print(f'函数:{func.__name__} 耗时:{time.perf_counter() - t:.8f} s')
return result
return fun
@coast_time
def test():
print('hello world')
if __name__ == '__main__':
test()</pre><div class="contentsignin">ログイン後にコピー</div></div>
<div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:php;toolbar:false">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'函数:{func.__name__} 耗时:{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'函数:{func.__name__} 耗时:{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
函数:test 耗时:1.00230700 s
hello test_async
函数:test_async 耗时:1.00572550 s</pre><div class="contentsignin">ログイン後にコピー</div></div>
うわー
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