Python中統計函式執行耗時的方法

import time

def time_me(fn):

def _wrapper(*args, **kwargs):

start = time.clock()

fn程式設計客棧(*args, **kwargs)

print "%s cost %s second"%(fn.__name__, time.clock() - start)

return _wrapper

#這個裝飾器可以在方便地統計函式執行的耗時。

#用來分析指令碼的效能是最好不過了。

#這樣用：

@time_me

def test(x,程式設計客棧 y):

time.sleep(0.1)

@time_me

def test2(x):

time.sleep(0.2)

test(1, 2)

test2(2)

#輸出：

#test cost 0.1001529524 second

#test2 cost 0.199968431742 second

另乙個更高階一點的版本是：

import time

import functools

def time_me(info="used"):

def _time_me(fn):

@functools.wraps(fnwww.cppcns.com)

def _wrapper(*args, **kwargs):

start = time.clock()

fn(*args, **kwargs)

print "%s %s %s"%(fn.__name__, info, time.clock() - start), "second"

return _wrapper

return _time_me

@time_me()

def test(x, y):

time.sleep(0.1)

@time_me("cost")

def test2(x):

time.sleep(0.2)

test(1, 2)

test2(2)

本文標題: python中統計函式執行耗時的方法

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