每个函数的python时间测量[重复]

Question

我刚刚在 python 中完成了我的第一个程序的编写，我已经在一个模块中编写了我的所有函数，我只是通过将输入文件作为参数从命令行执行它并且它起作用了。但是当我给一个大数据集时，我的程序连续运行了一段时间。现在我的下一步是找出在我的模块中哪个函数花费了更多时间。我可以得到整个程序所花费的时间，但我需要分别为每个功能。

我试图理解 python 中的 timeit 和 profile 模块，但根据我的理解，它们给出了特定函数所花费的时间。有没有办法知道我模块中每个函数所花费的时间作为统计数据（一次全部）？

提前致谢。

Answer 1

在终端，运行

python -m profile -s time file.py

或

python -m cProfile -s time file.py

第二个可以更快，而且永远不会更糟。

这将给出如下内容：

   Ordered by: internal time

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
       39    0.132    0.003    0.139    0.004 :0(load_dynamic)
      239    0.097    0.000    0.097    0.000 :0(loads)
    541/1    0.083    0.000    3.556    3.556 :0(exec)
       30    0.082    0.003    0.082    0.003 :0(statusBar)
                        ... etc ...

左侧将包含您的函数。

Answer 2

首先我建议使用profilers 模块或timeit 来实现此目标。timeit 提供了一种简单的方法来为少量 Python 代码计时！

要分析接受单个参数的函数，您可以这样做：

import cProfile
import re
cProfile.run('re.compile("foo|bar")')

您也可以像这样使用Decorator 来测量专用方法的执行时间：

import time                                                

def measure_time(f):

  def timed(*args, **kw):
    ts = time.time()
    result = f(*args, **kw)
    te = time.time()

    print '%r (%r, %r) %2.2f sec' % \
          (f.__name__, args, kw, te-ts)
    return result

return timed

你可以这样使用它：

  @measure_time
  def foo():
        #content of function 

注意f.__name__ 返回函数的名称！ （在本例中为“foo”）