1 方法一：使用 time 函数

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import time

start = time.clock()

#待统计程序段

dur = (time.clock() - start)
print("Time used:", dur)

2 方法二：

在 Jupyter 的 cell 开始处加关键字 time，统计代码段运行时间

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%%time

注意：使用该方法可能影响 debug 信息输出，debug 时请注意关闭

3 方法三：

在程序行前加关键字 time，统计代码行运行时间

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%time 程序行

4 方法四：

使用 cProfile 模块生成脚本执行的统计信息文件（运行时间，调用次数），使用 pstats 格式化统计信息，并根据需要做排序分析处理

4.1.1 示例

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import cProfile
import pstats
import re

def a():
    re.compile("foo|bar")

def b():
    for i in range(50000):
        a()
        
cProfile.run('b()', '/tmp/count.out')
p = pstats.Stats("/tmp/count.out")
# 按照运行时间和函数名进行排序, 显示前5个
p.strip_dirs().sort_stats("cumulative", "name").print_stats(5)
# 根据调用次数排序，显示前5个
p.sort_stats('calls').print_stats(5)

输出：

Pasted image 20211222160055.png

显示关键字

ncalls：调用次数

tottime：花费的总时间（不包括调用子函数的时间）

percall：tottime 除以 ncalls 的商

cumtime：函数及其所有子函数累积时间

percall：是 cumtime 除以 ncalls 的商

filename:lineno(function)：函数名和位置

排序参数

有效字符串参数 有效枚举参数 含义
calls SortKey.CALLS 调用次数
'cumulative' SortKey.CUMULATIVE 累积时间
'cumtime'N/A 累积时间
'file'N/A 文件名
'filename'SortKey.FILENAME 文件名
'module' N/A 文件名
'ncalls' N/A 调用次数
'pcalls' SortKey.PCALLS 原始调用计数
'line'SortKey.LINE 行号
'name' SortKey.NAME 函数名称
'nfl' SortKey.NFL 名称/文件/行
'stdname' SortKey.STDNAME 标准名称
'time' SortKey.TIME 内部时间
'tottime' N/A 内部时间

5 注意

  • 函数时间统计是包含的关系

6 参考

Python: cProfile 使用

性能剖析与优化

Python分析器