这就说明time.time() 函数的精度不是特别高,没法统计执行时间极短的函数耗时。 perf_counter 函数是在 python3.3 中新添加的,它返回性能计数器的值,返回值是浮点型,统计结果包括睡眠的时间,单个函数的返回值无意义,只有多次运行取差值的结果才是有效的函数执行时间。 import time def func(): print('func start...
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...
@functools.wraps(func) #效果是保持当前装饰器去装饰的函数的 __name__ 的值不变; #函数的函数名即 __name__默认被装饰器改变为_wrapper,但是当存在多个修饰器时,重名会发生错误, def _wrapper(*args, **kwargs): #*args, **kwargs 代指所有 输入函数的参数 return func(*args, **kwargs) #这里等...
此函数还计算时间间隔并打印经过的时间。 参数: exc_type: 如果在上下文中引发异常,则为异常类型。 exc_value: 如果引发异常,则为异常值。 traceback: 如果发生异常,则为回溯详细信息。 返回: None """ if self.use_ns: self.end = time.perf_counter_ns() self.interval = self.end - self.start ...
本文实例讲述了Python中统计代码片段、函数运行耗时的几种方法,分享给大家,仅供参考。 时间戳相减 在代码执行前后各记录一个时间点,两个时间戳相减即程序运行耗时。 获取时间戳time.time() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行
@count_timedefmain():print('>>>开始计算函数运行时间')foriinrange(1, 1000): # 可以是任意函数 , 这里故意模拟函数的运行时间forjinrange(i):print(j)if__name__=='__main__': main()
line_profiler是一个第三方库,用于逐行分析 Python 代码的执行时间。首先,需要安装该库: pip install line_profiler 然后,可以使用@profile装饰器标记你想分析的函数,并使用kernprof命令运行脚本。 from line_profiler import LineProfiler lp = LineProfiler() ...
在python中记录程序的运行时间,具体方法如下:1.使用time函数import timetime_start=time.time()time_end=time.time()print('Runni...
产生的输出跟直接修改脚本调用profile.run()函数有一样的功效。 profile的统计结果分为ncalls, tottime, percall, cumtime, percall, filename:lineno(function)等若干列: ncalls 函数的被调用次数 tottime 函数总计运行时间,除去函数中调用的函数运行时间 percall 函数运行一次的平均时间,等于tottime/ncalls cum...