python使用装饰器，计算一个函数的执行时间

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本文介绍了一个使用Python装饰器实现的计时器功能，通过装饰器可以方便地测量函数执行的时间，具体展示了如何定义装饰器并应用到目标函数上，最终输出函数执行所需的时间。

import time
def deco(func):
def differ():
startTime = time.time()
func()
endTime = time.time()
time_differ = (endTime - startTime)*1000
print(“time is %d ms” %time_differ)
return differ
@deco
def func():
print(“路飞”)
time.sleep(2)
print(“要成为海贼王的男人”)

if name == ‘main’:
func()

run的结果

路飞
要成为海贼王的男人
time is 2001 ms

941012沈凯
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python实例2.2：编写一个装饰器，计算任何一个函数执行的时间（详解及其知识点拓展）
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04-08 549
Python中装饰器的用途十分广泛，能极大地增强代码的可读性和可维护性，同时也能实现强大的功能。
深入理解Python装饰器：实现函数执行时间和结果记录器
windowshht的博客
06-11 1864
在Python编程中，装饰器（Decorator）是一种高级功能，它允许程序员在不修改函数内部代码的情况下，为函数或方法添加额外的功能。本文将详细介绍装饰器的概念、工作原理，并通过一个实用的例子——实现一个记录函数执行时间和结果的装饰器，来展示如何编写和使用装饰器。本文介绍了Python装饰器的基本概念、工作原理和实现方法，并通过一个实用的例子展示了如何编写和使用装饰器来记录函数的执行时间和结果。装饰器是Python中一种强大的工具，它允许程序员在不修改函数内部代码的情况下为函数添加额外的功能。
Python计时函数，使用自定义装饰器
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03-06 671
一个Python计时函数，方便查看当前时间、运行总时间、距离上次运行间隔时间。 不需要定义全局变量，相关数据都用装饰器存储在函数对象的属性中。
使用python装饰器计算函数运行时间的实例
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下面小编就为大家分享一篇使用python装饰器计算函数运行时间的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Python实现 函数运行时间计算 装饰器
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06-05 1083
定义一个计算执行时间的函数作装饰器，传入参数为装饰的函数或方法 def print_execute_time(func): from time import time # 定义嵌套函数，用来打印出装饰的函数的执行时间 def wrapper(*args, **kwargs): # 定义开始时间和结束时间，将func夹在中间执行，取得其返回值 start = time() func_return = func(*args, **kwar
python计算时间装饰器_Python 计算Dome运行时间的装饰器
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计算Dome运行时间的装饰器精简版import timedef GetRunTime(func):def call_func(*args, **kwargs):begin_time = time.time()ret = func(*args, **kwargs)end_time = time.time()Run_time = end_time - begin_timeprint(str(func....
Python: 使用装饰器“@”取得函数执行时间
oldJ的学习笔记
10-14 9084
　　Python中可以使用装饰器对函数进行装饰（或说包装），利用这个特性，可以很方便、简洁地解决一些问题，比如获得函数执行时间的问题。 　　首先，我们定义一个函数，如下： 　　def exeTime(func): def newFunc(*args, **args2): t0 = time.time() print "@%s, {%s} start" % (time
Python装饰器（python计算函数运行花费时间）
weixin_39517298的博客
06-09 1391
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 使用装饰器 decorator 修改函数行为
dowhileprogramming的专栏
12-30 1209
在 Python 中，装饰器是一种特殊的高阶函数，它使开发者能够在现有函数（或方法）中添加新功能，而无需添加或更改函数中的任何内容。标准装饰器是一个函数，它接受一个函数作为实参，返回一个内部函数，执行装饰工作。在一个函数上，可以使用多个装饰器，这可以通过链接装饰器实现。值得一提的是，装饰器在简化代码和以简洁的方式添加行为方面非常有用，但其代价是在执行过程中产生额外的开销。我们在调试程序的时候，需要更详细的函数调用信息，然而，使用了装饰器后，当我们在被装饰的函数上调用。装饰器，它返回了一个内部函数。
【Python工具】Python 装饰器实现统计函数执行时长
Y-puyu 的博客
09-11 920
业务基本代码堆积完毕了，部分流程需要调优，想着在几个关键执行路径上进行时间记录，类似 SQL 慢日志一样的方法，方便进行性能问题发现。了解了下，应该是采用装饰器实现是代码侵入最小，最为优雅的一种方式。
Python 使用装饰器计算函数运行时间
authorized_keys的博客
11-27 2176
使用装饰器来计算函数的运行时间，不改变函数的功能，详见注释。
Python装饰器计算函数执行时间
王志平的博客分享专栏
04-03 3928
利用Python装饰器统计冒泡函数的执行时间
python装饰器计算函数运行时间
亚马逊丛林
12-02 5777
import time from functools import wraps import random def fn_timer(function): @wraps(function) def function_timer(*args, **kwargs): t0 = time.time() result = function(*args,
python 利用裝飾器统计函数执行的时间
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代码】python 利用裝飾器统计函数执行的时间。
Python 装饰器计算函数或方法执行时间
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def execute_time(func): from time import time # 定义嵌套函数，用来打印出装饰的函数的执行时间 def wrapper(*args, **kwargs): # 定义开始时间 start = time() # 执行函数 func_return = func(*ar...
装饰器实现计算函数的运行时间
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03-23 3897
何为装饰器 装饰器其实就是一个函数，该函数有一个参数(函数类型)，返回一个闭包 在返回的闭包中调用传递进来的函数，然后在调用函数的前后就可以添加内容 作用： 当需要改变一个函数原有的功能时，但是不想/不能改变原来的函数，可以通过装饰器解决 计算函数执行时间的装饰器 import functools import time def run_time(fn): @functools....
python装饰器记录每一个函数的执行时间
呆萌的代Ma
05-22 894
下面这段代码中的hello()函数使用装饰器，直接调用hello时，会用装饰器中的print_time的wrapper函数覆盖掉原有的函数，因此实现的功能就是先执行函数，然后打印函数执行的时间 import time def print_time(func): def wrapper(*args, **kw): start = time.time() func(*args, **kw) end = time.time() print
python装饰器的简单讲解
weixin_69277445的博客
04-18 303
装饰器是Python语言中非常强大的特性，它可以帮助我们在不改变原函数代码的情况下，给函数添加额外的功能。装饰器是Python语言中的一种特殊语法，它可以在不改变原函数代码的情况下，给函数添加额外的功能，比如日志记录、性能统计、权限控制等。装饰器，它会记录被装饰函数的执行时间，并在函数执行完毕后打印出来。使用装饰器的方式是在函数定义前加上。装饰器，它会记录被装饰函数被调用的次数。使用装饰器的方式是在函数定义前加上。是一个函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数。使用装饰器的方式是在函数定义前加上。
python的函数装饰器学习笔记
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
python 计时器 装饰器有内置的函数吗，计算一个函数执行耗费时间
最新发布
08-13
<think>首先，用户的问题是：“我想在Python中使用装饰器实现函数执行时间的计算 请问Python内置的装饰器如何用于计算函数执行时间”。用户想在Python中使用装饰器来计算函数的执行时间，并询问Python内置的装饰器如何用于此目的。 从系统级指令中，我需要： - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，如[^1]。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题，保证回答真实可靠。 参考提供的引用： - 引用[1]：关于Python装饰器统计函数运行时间。 - 引用[2]：解释Python装饰器。 - 引用[3]：具体如何用装饰器记录函数执行时间。 - 引用[4]：使用functools.wraps保留元信息。 - 引用[5]：内置装饰器如@property的例子。 用户的问题是关于计算函数执行时间的装饰器，特别是Python内置装饰器。内置装饰器如@property、@staticmethod、@classmethod等主要用于其他目的，而不是直接用于计时。用户可能误解了；内置装饰器不是专门用于计时的。标准做法是自定义装饰器来实现计时。 在引用[3]中，明确展示了如何使用自定义装饰器来记录函数执行时间。引用[4]强调了使用functools.wraps来保留元信息。引用[5]展示了内置装饰器@property，但不直接相关。 所以，我需要澄清： - Python内置装饰器如@property、@staticmethod、@classmethod不是用于计时的。 - 要实现函数执行时间计算，需要使用自定义装饰器。 - 我将基于引用[3]和[4]提供一个示例。 回答结构： 1. **澄清误解**：解释Python内置装饰器不直接用于计时。 2. **介绍自定义装饰器**：展示如何创建自定义装饰器来计算执行时间。 3. **逐步解释**：提供代码示例并解释。 4. **添加引用**：在相关部分添加引用标识。 5. **生成相关问题**：在最后添加相关问题。 使用中文回答。 生成相关问题：基于主题，如装饰器的其他应用、优化等。 最终回答应包括： - 引言澄清。 - 自定义装饰器示例。 - 解释代码。 - 相关问题。</think>### Python中使用装饰器计算函数执行时间的实现 在Python中，装饰器是一种强大的工具，用于在不修改原函数代码的情况下添加额外功能，如计算函数执行时间。首先，我需要澄清一个关键点：Python内置装饰器（如`@property`、`@staticmethod`、`@classmethod`）主要用于属性管理、静态方法或类方法，**不直接用于计算函数执行时间**[^5]。例如，`@property`用于将方法转换为只读属性，但它无法直接测量时间。要实现函数执行时间的计算，必须使用**自定义装饰器**。下面，我将一步步指导您如何创建和使用这种自定义装饰器，确保代码可靠且易于理解。 #### 步骤1: 理解自定义装饰器的基本原理 装饰器本质上是一个高阶函数，它接收一个函数作为输入，并返回一个新函数（通常称为包装器）。在包装器内部，我们可以添加计时逻辑： - 使用`time`模块记录函数开始和结束时间。 - 计算差值得到执行时间。 - 使用`functools.wraps`保留原函数的元信息（如函数名、文档字符串），避免调试问题[^4]。 数学上，执行时间$t$可表示为： $$ t = t_{\text{end}} - t_{\text{start}} $$ 其中$t_{\text{start}}$和$t_{\text{end}}$分别是函数执行前后的时间戳。 #### 步骤2: 实现自定义计时装饰器 以下是一个完整的Python代码示例，基于引用[3]和[^4]的最佳实践。这个装饰器会自动测量并打印函数的执行时间。 ```python import time from functools import wraps # 定义自定义装饰器 def timer_decorator(func): @wraps(func) # 保留原函数的元信息，如函数名和文档 def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() # 记录开始时间 result = func(*args, **kwargs) # 执行原函数 end_time = time.time() # 记录结束时间 elapsed_time = end_time - start_time # 计算执行时间 print(f"函数 {func.__name__} 执行耗时: {elapsed_time:.6f} 秒") return result # 返回原函数的结果 return wrapper # 使用装饰器 @timer_decorator def example_function(n): """一个示例函数，计算累加和""" total = sum(range(n)) return total # 测试函数 if __name__ == "__main__": result = example_function(1000000) print(f"计算结果: {result}") ``` #### 代码解释 - **装饰器定义**：`timer_decorator`是一个自定义装饰器。它使用`@wraps(func)`来包装原函数，确保`example_function`的元信息（如函数名）不被覆盖[^4]。 - **计时逻辑**：在`wrapper`函数中： - `start_time = time.time()`获取当前时间戳。 - `func(*args, **kwargs)`执行被装饰的函数。 - `end_time = time.time()`获取结束时间戳。 - 计算`elapsed_time = end_time - start_time`，并格式化输出。 - **使用示例**：`@timer_decorator`装饰`example_function`。当调用`example_function(1000000)`时，装饰器自动计时并打印结果。 - **输出示例**： ``` 函数 example_function 执行耗时: 0.045123 秒 计算结果: 499999500000 ``` #### 注意事项 - **精度问题**：`time.time()`提供秒级精度，但对于微秒级测量，建议使用`time.perf_counter()`（更高精度）。 - **内置装饰器的局限性**：内置装饰器如`@property`无法直接用于计时，因为它们修改函数行为（如转换为属性），而非添加计时逻辑[^5]。如果您需要结合内置装饰器（例如在类方法上计时），可以嵌套使用： ```python class MyClass: @timer_decorator @staticmethod def my_static_method(): # 方法实现 ``` - **性能影响**：装饰器添加了少量开销（约微秒级），通常可忽略。但对于性能关键代码，建议在测试后移除。 通过这个自定义装饰器，您可以轻松地为任何函数添加计时功能。如果您有更多具体场景（如异步函数），我可以进一步扩展示例。 ### 相关问题 1. 如何为异步函数（如`async def`）实现执行时间计算的装饰器？ 2. 装饰器在性能优化中还有哪些常见应用场景？ 3. 如何将计时结果记录到文件或日志中，而不是直接打印？ 4. Python内置装饰器`@property`和`@staticmethod`的具体区别是什么？[^5] [^1]: 引用[1]:python 运行时间 装饰器_python 装饰器统计某个函数的运行时间。使用python装饰器计算函数运行时间的实例 装饰器在python里面有很重要的作用, 如果能够熟练使用,将会大大的提高工作效率 今天就来见识一下 python 装饰器,到底是怎么工作的. 本文主要是 ... [^2]: 引用[2]:python函数装饰器。python的装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。简单的说装饰器就是一个用来返回函数的函数。 [^3]: 引用[3]:Python使用装饰器记录函数执行时间。导入模块：我们导入了time模块来记录时间，并使用functools.wraps保持原函数的元数据。 定义装饰器：timer_decorator是一个装饰器函数，它接收一个函数作为参数，并返回一个新函数wrapper。 记录时间：在wrapper函数中，我们记录了函数开始和结束的时间，计算出执行时间，并打印出来。 装饰函数：使用@timer_decorator装饰process_data函数，使其自动记录执行时间。 [^4]: 引用[4]:Python装饰器（自定义装饰器和3个内置装饰器）。在写装饰器时，建议使用 from functools import wraps 来保留原函数的元信息（如文档字符串、名字等）。 [^5]: 引用[5]:python的内置装饰器。第三种计算属性： class compute: def __init__(self): self.weight=1 self.height=2 @property def one(self): return self.weight/self.height @property def two(self): return self.weight/self.height**2 @property def three(self): return self.weight+self.height if __name__ == '__main__': com = compute() print(com.one) print(com.two) print(com.three)。
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