import timeitfor i in range(1000): print(i)execution_time = timeit.timeit(number = 50)print("运行时长：",execution_time)使用 datetime 模块使用 Python 中的 datetime 模块的 datetime.now() 函数记录开始和结束的时间戳，并计算差值来获取代码执行时间。from datetime import datetimestart_time = dat...
execution_time = timer.timeit(number=1000) # 执行代码1000次 print(f"代码执行平均时间:{execution_time / 1000} 秒") 3. 使用cProfile模块进行性能分析 Python 的cProfile模块用于执行代码的性能分析。它会生成一个分析报告,显示函数调用次数、执行时间和内存占用等信息。 import cProfile def your_function()...
只需要一行代码就 将任何函数实现 分布式 、并发、 控频、断点接续运行、定时、指定时间不运行、消费确认、重试指定次数、重新入队、超时杀死、计算消费次数速度、预估消费时间、函数运行日志记录、任务过滤、任务过期丢弃等数十种功能。大大简化比使用celery,很强大简单,已在多个生产项目和模块验证。 更新python万能消费框...