问题
解决方案
如果你只是简单的想测试下你的程序整体花费的时间， 通常使用Unix时间函数就行了，比如：
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bash % time python3 someprogram.py
real 0m13.937s
user 0m12.162s
sys 0m0.098s
bash %
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如果你还需要一个程序各个细节的详细报告，可以使用 cProfile 模块：
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bash % python3 -m cProfile someprogram.py
859647 function calls in 16.016 CPU seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
263169 0.080 0.000 0.080 0.000 someprogram.py:16(frange)
513 0.001 0.000 0.002 0.000 someprogram.py:30(generate_mandel)
262656 0.194 0.000 15.295 0.000 someprogram.py:32(<genexpr>)
1 0.036 0.036 16.077 16.077 someprogram.py:4(<module>)
262144 15.021 0.000 15.021 0.000 someprogram.py:4(in_mandelbrot)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 os.py:746(urandom)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 png.py:1056(_readable)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 png.py:1073(Reader)
1 0.227 0.227 0.438 0.438 png.py:163(<module>)
512 0.010 0.000 0.010 0.000 png.py:200(group)
...
bash %
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不过通常情况是介于这两个极端之间。比如你已经知道代码运行时在少数几个函数中花费了绝大部分时间。 对于这些函数的性能测试，可以使用一个简单的装饰器：
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# timethis.py
import time
from functools import wraps
def timethis(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.perf_counter()
r = func(*args, **kwargs)
end = time.perf_counter()
print('{}.{} : {}'.format(func.__module__, func.__name__, end - start))
return r
return wrapper
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要使用这个装饰器，只需要将其放置在你要进行性能测试的函数定义前即可，比如：
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>>> @timethis
... def countdown(n):
... while n > 0:
... n -= 1
...
>>> countdown(10000000)
__main__.countdown : 0.803001880645752
>>>
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要测试某个代码块运行时间，你可以定义一个上下文管理器，例如：
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from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def timeblock(label):
start = time.perf_counter()
try:
yield
finally:
end = time.perf_counter()
print('{} : {}'.format(label, end - start))
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下面是使用这个上下文管理器的例子：
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>>> with timeblock('counting'):
... n = 10000000
... while n > 0:
... n -= 1
...
counting : 1.5551159381866455
>>>
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对于测试很小的代码片段运行性能，使用 timeit 模块会很方便，例如：
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>>> from timeit import timeit
>>> timeit('math.sqrt(2)', 'import math')
0.1432319980012835
>>> timeit('sqrt(2)', 'from math import sqrt')
0.10836604500218527
>>>
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timeit 会执行第一个参数中语句100万次并计算运行时间。 第二个参数是运行测试之前配置环境。如果你想改变循环执行次数， 可以像下面这样设置 number 参数的值：
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>>> timeit('math.sqrt(2)', 'import math', number=10000000)
1.434852126003534
>>> timeit('sqrt(2)', 'from math import sqrt', number=10000000)
1.0270336690009572
>>>
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讨论
当执行性能测试的时候，需要注意的是你获取的结果都是近似值。 time.perf_counter() 函数会在给定平台上获取最高精度的计时值。 不过，它仍然还是基于时钟时间，很多因素会影响到它的精确度，比如机器负载。 如果你对于执行时间更感兴趣，使用 time.process_time() 来代替它。例如：
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from functools import wraps
def timethis(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.process_time()
r = func(*args, **kwargs)
end = time.process_time()
print('{}.{} : {}'.format(func.__module__, func.__name__, end - start))
return r
return wrapper
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最后，如果你想进行更深入的性能分析，那么你需要详细阅读 time 、timeit 和其他相关模块的文档。 这样你可以理解和平台相关的差异以及一些其他陷阱。 还可以参考13.13小节中相关的一个创建计时器类的例子。
以上就是Python如何给你的程序做性能测试的详细内容，更多关于Python做性能测试的资料请关注服务器之家其它相关文章！
原文链接：https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c14/p13_profiling_and_timing_your_program.html