有一个简单方法,那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间,并输出结果:
import time
from functoolsimport wraps
import random
def fn_timer(function):
@wraps(function)
def function_timer(*args, **kwargs):
t0= time.time()
result= function(*args, **kwargs)
t1= time.time()
print("Total time running %s: %s seconds" %
(function.__name__, str(t1- t0))
)
return result
return function_timer
@fn_timer
def random_sort(n):
return sorted([random.random() for i in range(n)])
if __name__== "__main__":
random_sort(2000000)
输出:Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds
使用方式的话,就是在要监控的函数定义上面加上 @fn_timer 就行了
或者
# 可监控程序运行时间
import time
import random
def clock(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time= time.time()
result= func(*args, **kwargs)
end_time= time.time()
print("共耗时: %s秒" % round(end_time- start_time, 5))
return result
return wrapper
@clock
def random_sort(n):
return sorted([random.random() for i in range(n)])
if __name__== "__main__":
random_sort(2000000)
输出结果:共耗时: 0.65634秒
2. 使用timeit模块
另一种方法是使用timeit模块,用来计算平均时间消耗。
执行下面的脚本可以运行该模块。
这里的timing_functions是Python脚本文件名称。
在输出的末尾,可以看到以下结果:4 loops, best of 5: 2.08 sec per loop
这表示测试了4次,平均每次测试重复5次,最好的测试结果是2.08秒。
如果不指定测试或重复次数,默认值为10次测试,每次重复5次。
3. 使用Unix系统中的time命令
然而,装饰器和timeit都是基于Python的。在外部环境测试Python时,unix time实用工具就非常有用。
运行time实用工具:
输出结果为:
Total time running random_sort: 1.3931210041 seconds
real 1.49
user 1.40
sys 0.08
第一行来自预定义的装饰器,其他三行为:
real表示的是执行脚本的总时间
user表示的是执行脚本消耗的CPU时间。
sys表示的是执行内核函数消耗的时间。
注意:根据维基百科的定义,内核是一个计算机程序,用来管理软件的输入输出,并将其翻译成CPU和其他计算机中的电子设备能够执行的数据处理指令。
因此,Real执行时间和User+Sys执行时间的差就是消耗在输入/输出和系统执行其他任务时消耗的时间。
4. 使用cProfile模块
5. 使用line_profiler模块
6. 使用memory_profiler模块
7. 使用guppy包
python控制内存的方法:二、垃圾回收机制
三、内存池机制
一、对象的引用计数机制
Python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,所有对象都有引用计数。
引用计数增加的情况:
1、一个对象分配一个新名称
2、将其放入一个容器中(如列表、元组或字典)
引用计数减少的情况:
1、使用del语句对对象别名显示的销毁
2、引用超出作用域或被重新赋值 sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数
多数情况下,引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据(如数字和字符串),解释器会在程序的不同部分共享内存,以便节约内存。
二、垃圾回收
1、当一个对象的引用计数归零时,它将被垃圾收集机制处理掉。
2、当两个对象a和b相互引用时,del语句可以减少a和b的引用计数,并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用,因此引用计数不会归零,对象也不会销毁。(从而导致内存泄露)。为解决这一问题,解释器会定期执行一个循环检测器,搜索不可访问对象的循环并删除它们。
三、内存池机制
Python提供了对内存的垃圾收集机制,但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
1、Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率,Python引入了一个内存池机制,用于管理对小块内存的申请和释放。
2、Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器,而大的对象则使用系统的malloc。
3、对于Python对象,如整数,浮点数和List,都有其独立的私有内存池,对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数,用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
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