Python装饰器实现函数运行时间的计算

 更新时间:2022年02月14日 08:41:44   作者:胖榴莲  
这篇文章主要为大家详细介绍了Python函数运行时间的计算,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,希望能够给你带来帮助

个人理解

装饰器: 通过闭包和将一个函数作为另一个函数参数的形式,实现已有功能的灵活调用

例如:

首先设置了一个time_master的计时器函数,在运行某个函数的同时,用来统计函数的耗时

那么,如果想知道函数性能, 每次写完新的函数后,都放到time_master函数中运行一次来统计。

——> 这是比较麻烦的。相当于虽然有了一个称,但是所有的新买食材都需要逐个放到称上去称一遍,来获得食材的重量

——> 如果能够省略掉一次一次上称这个步骤就好了

——> 比如每个食材进门的同时就从称上走过,那进来的同时,也就有了重量的数据

例子:调用函数的同时对函数进行计时

实现方法1:@语法糖

代码:

# 涉及到计时,需要引入time模块
import time
# 定义一个对函数运行耗时统计的计时器,用func作为形参来代替需要统计的函数
def time_master(func):
    def call_func():
        print("计时器开始:函数开始调用:")
        start_time = time.time()
        func()
        end_time = time.time()
        print('计时器结束,函数调用完成')
        return print(f'计时器结果返回:函数调用耗时{end_time-start_time:.2f}')
    return call_func
@time_master 
# 即在调用myfunc函数时,不是直接调用myfunc
# 而是将myfunc函数作为一个参数放入到@的装饰器中,然后去调用装饰器
def myfunc():
    time.sleep(2)
    print('myfunc函数运行')
    time.sleep(4)
    print('myfunc函数运行结束')
myfunc()  # 调用myfunc

实现结果:

计时器开始:函数开始调用:
myfunc函数运行
myfunc函数运行结束
计时器结束,函数调用完成
计时器结果返回:函数调用耗时6.01

实现方法2:闭包

可以理解成,本来定义了一个myfunc的函数,但这个函数本身没有计时的功能,而恰巧有一个time_master的函数,在运行子函数的同时,还会对子函数进行计时

因此,通过重新定义 myfunc = time_master(myfunc), 即将myfunc作为参数传入到time_master中,作为myfunc函数的新定义

代码:

import time
def time_master(func):
    def call_func():
        print("计时器开始:函数开始调用:")
        start_time = time.time()
        func()
        end_time = time.time()
        print('计时器结束,函数调用完成')
        print(f'计时器结果返回:函数调用耗时{end_time-start_time:.2f}')
    return call_func
def myfunc():
    time.sleep(2)
    print('myfunc函数运行')
    time.sleep(4)
    print('myfunc函数运行结束')
myfunc = time_master(myfunc)  # 和实现方法一的差距就在于是在myfunc前面@装饰器,还是在后面对myfunc函数进行二次定义
myfunc()

实现结果:

计时器开始:函数开始调用:
myfunc函数运行
myfunc函数运行结束
计时器结束,函数调用完成
计时器结果返回:函数调用耗时6.01

实现方式1和 2的差异

实现方式1和实现方式2: 其实没什么区别,无非是一开始就用@time_master来规定,还是定义完myfunc之后,再多做一步让myfun放入time_master中去执行

总结

本篇文章就到这里了,希望能够给你带来帮助,也希望您能够多多关注脚本之家的更多内容!               

相关文章

  • 利用numpy和pandas处理csv文件中的时间方法

    利用numpy和pandas处理csv文件中的时间方法

    下面小编就为大家分享一篇利用numpy和pandas处理csv文件中的时间方法,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
    2018-04-04
  • python通过tcp发送xml报文的方法

    python通过tcp发送xml报文的方法

    今天小编就为大家分享一篇python通过tcp发送xml报文的方法,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
    2018-12-12
  • 通过实例了解Python异常处理机制底层实现

    通过实例了解Python异常处理机制底层实现

    这篇文章主要介绍了通过实例了解Python异常处理机制底层实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-07-07
  • Python第三方常用模块openpyxl的简单介绍

    Python第三方常用模块openpyxl的简单介绍

    openpyxl模块是一个读写Excel 2010文档的Python库,如果要处理更早格式的Excel文档,需要用到额外的库,openpyxl是一个比较综合的工具,能够同时读取和修改Excel文档,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python第三方常用模块openpyxl的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2022-08-08
  • 使用python实现滑动验证码功能

    使用python实现滑动验证码功能

    这篇文章主要介绍了使用python实现滑动验证码功能,本文通过示例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值 ,需要的朋友可以参考下
    2019-08-08
  • python编写简单爬虫资料汇总

    python编写简单爬虫资料汇总

    本文给大家汇总介绍了下几种使用Python编写简单爬虫的方法和代码,非常的不错,这里分享给大家,希望大家能够喜欢。
    2016-03-03
  • FP-growth算法发现频繁项集——发现频繁项集

    FP-growth算法发现频繁项集——发现频繁项集

    常见的挖掘频繁项集算法有两类,一类是Apriori算法,另一类是FP-growth。Apriori通过不断的构造候选集、筛选候选集挖掘出频繁项集,需要多次扫描原始数据,当原始数据较大时,磁盘I/O次数太多,效率比较低下
    2021-06-06
  • Python类的继承、多态及获取对象信息操作详解

    Python类的继承、多态及获取对象信息操作详解

    这篇文章主要介绍了Python类的继承、多态及获取对象信息操作,结合实例形式较为详细的分析了Python面向对象程序设计中类、继承、多态等相关操作技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下
    2019-02-02
  • 将python字符串转化成长表达式的函数eval实例

    将python字符串转化成长表达式的函数eval实例

    这篇文章主要介绍了将python字符串转化成长表达式的函数eval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
    2020-05-05
  • Python生成直方图方法实现详解

    Python生成直方图方法实现详解

    这篇文章主要介绍了python OpenCV图像直方图处理,文章通过matplotlib画一个直方图展开详情,具有一定的参考价值,需要的小伙伴可以参考一下
    2022-11-11

最新评论