等待10秒end_time=time.time()# 获取当前时间戳execution_time=end_time-start_time# 计算函数执行时间ifexecution_time>5:# 判断函数执行时间是否超过5秒raiseTimeoutError("Function execution timed out")# 函数正常执行完毕return"Function executed successfully"try:result...
importsignal# 定义超时处理函数deftimeout_handler(signum,frame):raiseTimeoutError("Function execution timeout")# 设置超时时间为5秒defset_timeout(func,timeout):signal.signal(signal.SIGALRM,timeout_handler)signal.alarm(timeout)func()signal.alarm(0)# 重置定时器# 需要设置超时时间的函数deflong_running...
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()...
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...
sleep(5) return "Function completed" try: result = limit_execution_time(my_function, 2) print(result) except Exception as e: print(e) 在这个示例中,我们定义了一个handler函数,当SIGALRM信号被触发时,它会引发一个Exception。然后,我们定义了一个limit_execution_time函数,它接受一个函数和一个时间限制...
importcProfiledefyour_function():# 在这里放置你要测量的代码if__name__=='__main__':cProfile.run('your_function()') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 执行上述代码后,cProfile 会生成详细的性能分析报告,帮助了解代码中哪些部分占用了最多的时间。
# 异步装饰器(包含实际执行耗时)importasyncioimporttimefromfunctoolsimportwrapsclassTimeOutErr(Exception):def__init__(self,message:str="Function execution timed out",exec_time:float=None):self.message=message self.exec_time=exec_timesuper().__init__(message)defasync_timeout(timeout:float):defdecor...
from:https://stackoverflow.com/questions/366682/how-to-limit-execution-time-of-a-function-call-in-python 当有些函数执行时间过长,影响整个程序运行时,可以使用此方法进行限制,超时会报错。 from__future__importwith_statement#Required in 2.5importsignalfromcontextlibimportcontextmanagerclassTimeoutException(...
lp=LineProfiler()@lp.profiledefyour_function():# 在这里放置你要测量的代码if__name__=='__main__':your_function()lp.print_stats() 执行后,line_profiler将显示每行代码的执行时间,找出代码中的瓶颈。 总结 测量Python 脚本的执行时间对于代码优化和性能评估非常重要。本文介绍了多种方法来实现这一目标,...
importsignalfromtimeout_decoratorimporttimeout,TimeoutErrorclassFunctionTimeoutError(TimeoutError):def__init__(self,message):self.message=messagesuper().__init__(self.message)deftimeout_decorator(timeout_time):deftimeout_handler(signum,frame):raiseFunctionTimeoutError("Function execution timed out."...