衡量运行时最佳实践Python

问题描述

我对评估算法的复杂性还很陌生，我的任务是测量一些功能的实际运行时间。

我一直在使用time.process_time()。这是最好的方法吗？

准确吗？
运行时间是否会根据笔记本电脑的“繁忙”程度而有所不同？（例如，我还有其他应用程序正在打开）
还有其他更好的方法吗？

解决方法

选项1：分析代码以了解实际场景中的整体性能

这是确定在现实情况下运行功能的影响的好方法。

要了解有关代码性能的更多信息，可以使用Profiling。

运行以下命令评估功能性能：

import cProfile
cProfile.run('function()')

这为您提供了有价值的信息，例如；总调用数，累积时间，每个函数调用的时间以及每个函数的调用数。

选项2：调查特殊功能调用持续时间

这是了解函数运行时间的绝佳方法。

使用decorator：

from functools import wraps
from time import time

def timing(f):
    @wraps(f)
    def wrap(*args,**kw):
        ts = time()
        result = f(*args,**kw)
        te = time()
        print 'func:%r args:[%r,%r] took: %2.4f sec' % \
          (f.__name__,args,kw,te-ts)
        return result
    return wrap

像这样使用它：

@timing
def function():
    <code>

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