使用Python进行函数运行时间的统计

最新推荐文章于 2025-07-16 11:44:18 发布
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本文介绍了在Python中测量函数运行时间的三种方法：使用time模块、timeit模块以及装饰器。通过这些方法，开发者可以评估函数性能，优化代码并识别潜在的性能瓶颈。

在编程中，我们经常需要评估函数的性能，特别是函数的运行时间。了解函数的运行时间可以帮助我们优化代码、识别瓶颈和改进性能。在Python中，我们可以使用一些方法来统计函数的运行时间。下面将介绍几种常用的方法。

方法一：使用time模块

Python的time模块提供了一些函数来测量时间。我们可以使用time.time()函数来获取当前时间戳，然后在函数的开始和结束处分别获取时间戳，计算时间差以得到函数的运行时间。

import time

def my_function():
    start_time = time.time()
    # 执行函数的代码
    end_time
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如何测量 Python 函数的执行时间？
TechBurst的博客
10-16 292
为了测量函数的执行时间，我们可以使用 Python 的内置模块。选择哪种方法取决于你的需求，如果只是简单的测量函数的执行时间，可以使用。注意，这种方法只适用于较为简单的函数，并且不能准确地测量函数内部不同部分的执行时间。模块是一个更为强大和灵活的性能测量工具，它专门用于测量小段代码的执行时间。模块，我们可以更准确地测量函数的执行时间，并且可以进行多次测量以获得更可靠的结果。模块可以更准确地测量代码的执行时间，并且可以执行多次以获得更稳定的结果。，然后计算两个时间点的差值，即可得到函数的执行时间。
Python计算程序运行时间的方法
2301_78484069的博客
10-07 569
在Python中，我们经常需要了解程序的运行时间，以便评估其性能和效率。为了计算程序的运行时间，我们可以使用Python的。返回的是一个浮点数，表示自纪元以来的秒数。如果我们需要以其他单位表示运行时间（如毫秒或微秒），可以使用。函数两次分别记录了程序的开始时间和结束时间，这两个时间都以自1970年1月1日午夜以来的秒数表示。接下来，我们通过计算结束时间减去开始时间，得到了程序的运行时间。最后，我们将运行时间打印出来。模块提供的函数，我们可以方便地计算程序的运行时间，从而对程序的性能进行评估和优化。
python记录程序运行时间的三种方法
09-21
主要介绍了python记录程序运行时间的三种方法的相关资料,需要的朋友可以参考下
python中统计时间的函数
菜鸟要爱学习
05-24 1466
学习目标： 在python中，datetime是时间模块，在这个模块下还包含着一个datetime的类，通过以下代码可以调用这个类，统计程序运行的时间，得到时间差。 from datetime import datetime 具体示例 from datetime import datetime now1 = datetime.now()#统计程序开始的时间 for i in range(0,1000000): print(i) now2 = datetime.now()#统计程序结束的时间 pri
Python中统计程序运行时间的几种方法
qq_35224503的博客
08-21 5913
装饰器法 此方法不改变被装饰函数的返回值 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import datetime import functools import time def time_me(func): ''' @summary: cal the time of the fucntion @param : No...
Python中统计函数运行耗时的方法
09-22
在Python编程中，有时我们需要了解某个函数...总之，了解如何在Python中度量函数运行时间对于优化代码性能至关重要。通过使用装饰器和`time`模块，我们可以轻松地追踪函数的执行时间，并根据结果进行必要的代码改进。
python 运行时间 装饰器_python 装饰器统计某个函数的运行时间
weixin_29023445的博客
12-30 1582
import datetimedef count_time(func):def int_time(*args, **kwargs):start_time = datetime.datetime.now() # 程序开始时间func()over_time = datetime.datetime.now() # 程序结束时间total_time = (over_time-start_time)....
Python装饰器（python计算函数运行花费时间）
weixin_39517298的博客
06-09 1390
Python装饰器（计算函数运行花费时间） – ​ 已经存在两个功能相同的函数，这个函数是对m3u8文件进行解析，提取其中的ts视频片段链接： 文件部分内容（ 本文解析的m3u8文件附件）： #EXTM3U #EXT-X-VERSION:3 #EXT-X-TARGETDURATION:6 #EXT-X-PLAYLIST-TYPE:VOD #EXT-X-MEDIA-SEQUENCE:0 #EXT-X-KEY:METHOD=AES-128,URI="https://ts1.yuyuang
Python工作日时间统计代码
01-20
为了适应不同的使用场景，Python工作日时间统计代码还应当提供灵活性。这可能包括允许用户自定义哪些日期为节假日，或者在计算中排除特定的日期。例如，在特殊情况下，某一天虽然不是周末，但由于其他原因（如调休、...
Python中如何精确统计函数执行时间
最新发布
记录个人在编程中的学习笔记，主打Python、算法与开源工具踩坑指南。
07-16 1236
在开发中，我们常需要了解代码的执行效率。本文将介绍Python中统计函数执行时间的多种方法及其适用场景和注意事项。
Python之时间统计
weixin_33964094的博客
05-26 262
1.秒级 import time startTime = time.time() endTime = time.time() print endTime-startTime     2.微秒级 from datetime import datetime start_ = datetime.utcnow() end_ = datetime.utcnow() c = (end_...
带你了解下python中统计程序运行时间的方法
李文良的博客
04-06 1万+
前言：我们在写程序过程中通常都会要求程序运行时间最短，那么我们怎么来统计程序的耗时情况呢？这里有几个方法供大家参考！ 方法一 #!/usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ # @project : xmindtotable # @File : test.py # @Date : 2021/4/6 9:35 上午 # @Author : 李文良 import datetime starttime = datetime.datetime.now()
Python：time、timeit、datetime统计代码运行时间
we chat：玩转测试开发
07-08 1161
简介：统计代码运行时间无外乎设置开始时间 - 运行程序 - 获取结束时间 - 统计差额，另外需要考虑多次执行求平均值，这样才更准确。常规统计代码运行时间的三种方法：缺点是统计单次，灵活度低，统计粗糙。1、使用time模块设置开始时间 - 运行程序 - 获取结束时间 - 统计差额2、使用datetime模块设置开始时间 - 运行程序 - 获取结束时间 - 统计差额3、常规方法的升级版 - 装饰器所以正常情况下更推荐使用timeit模块进行统计小段代码的运行时间，更有助于得到精确的时间，以检查代码的性能。案例源
python计算函数的运行时间
qq_45410037的博客
07-26 897
若要查看fun2ptest.fun2p(arg1, arg2, cursor)函数的运行时间，可以使用Python标准库中的time模块来测量函数的执行时间。time模块提供了一个time()函数，用于获取当前时间戳，从而可以计算函数执行的时间间隔。请注意，time.time()返回的时间戳单位是秒，精确到小数点后的位数可能因操作系统而异。在上述代码中，我们在函数开始之前获取当前时间戳作为start_time，在函数执行完后获取当前时间戳作为end_time，然后计算两者的差值，即为函数的执行时间。
【Python学习】计算函数执行时间（五种案例）
s1k9y9的博客
12-10 4293
本文简述python计算函数执行时间的5种方法：1. time.time()2. time.perf_counter()推荐3. timeit.timeit ()4.装饰器统计运行耗时5. with 语句统计运行耗时。
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Python代码想统计运行时间有很多种方法，这里介绍比较常用的2种方法。方法1，通过代码统计；方法2，通过Pycharm编辑器统计。
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python计算时间和时间差
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wzk4869的博客
10-01 2万+
【Python】计算程序运行时间的方法总结
python 统计函数运行时间
01-08
### 统计Python函数执行时间的方法 为了精确测量Python函数的执行时间，可以采用多种方法。其中一种常见的方式是使用`timeit`模块中的功能来获取较为准确的结果[^1]。 下面展示了一个具体的例子，该实例展示了如何定义一个测试性能的辅助函数： ```python import timeit import numpy as np def test_perf(module): timing_number = 10 timing_repeat = 10 # 测量给定module.run()函数执行多次所需的时间，并转换成毫秒单位 timing_results_list = ( np.array( timeit.Timer(lambda: module.run()).repeat( repeat=timing_repeat, number=timing_number)) * 1000 / timing_number) # 计算统计数据：平均值、中位数以及标准差 timing_statistics = { "mean": np.mean(timing_results_list), "median": np.median(timing_results_list), "std": np.std(timing_results_list), } return timing_statistics ``` 上述代码片段通过重复调用目标函数并记录每次调用所花费的时间，最终返回这些数据点的基本统计特性，如均值(mean)，中位数(median) 和 标准偏差(standard deviation)[^1]。 对于更复杂的场景下优化程序性能，则可能涉及到自动调整参数的过程，这可以通过特定工具库实现自动化流程的一部分，例如AutoTVM提供了相应的API支持此过程[^2]。 当考虑硬件层面的因素时，在某些情况下还需要关注帧间周期性（Inter-frame Periodicity），即两次连续操作之间的最短间隔时间；如果这个时间段内包含了较多的任务处理，则实际可用于计算的时间将会减少[^3]。
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