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本文实例讲述了Python中统计函数运行耗时的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：
import time
def time_me(fn):
def _wrapper(*args, **kwargs):
start = time.clock()
fn(*args, **kwargs)
print "%s cost %s second"%(fn.__name__, time.clock() - start)
return _wrapper
#这个装饰器可以在方便地统计函数运行的耗时。
#用来分析脚本的性能是最好不过了。
#这样用：
@time_me
def test(x, y):
time.sleep(0.1)
@time_me
def test2(x):
time.sleep(0.2)
test(1, 2)
test2(2)
#输出：
#test cost 0.1001529524 second
#test2 cost 0.199968431742 second
另一个更高级一点的版本是：
import time
import functools
def time_me(info="used"):
def _time_me(fn):
@functools.wraps(fn)
def _wrapper(*args, **kwargs):
start = time.clock()
fn(*args, **kwargs)
print "%s %s %s"%(fn.__name__, info, time.clock() - start), "second"
return _wrapper
return _time_me
@time_me()
def test(x, y):
time.sleep(0.1)
@time_me("cost")
def test2(x):
time.sleep(0.2)
test(1, 2)
test2(2)
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
标签：
Python,统计函数,运行耗时
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
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