#Python#对程序做性能分析以及计时统计（Python Co

在原书此章中介绍了四种情况的解决方案：

• 对整个程序做计时统计
• 对函数进行性能分析
• 对语句块进行计时统计
• 对短小代码块做性能统计

1.对整个程序做计时统计

通常使用UNIX下的time命令：

bash % time python3 someprogram.py

如果想针对程序的行为产生一份详细的报告，那么可以使用cProfile模块：

bash % python3 -m cProfile someprogram.py

2.对函数进行性能分析

可以使用装饰器来完成：

# -*- coding: utf-8 -*-
import time
from functools import wraps

# 直接来自Cookbook，这个函数也是个闭包函数。
def timethis(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.perf_counter() # 平台上精度最高的计时器
        r = func(*args, **kwargs)
        end = time.perf_counter()
        print('{}.{}:{}'.format(func.__module__, func.__name__, end - start))
        return r
    return wrapper


@timethis
def sumit(x): # 自己编的
    n = 0
    s = 0
    while n < x:
        n += 1
        s += n
    print(s)


if __name__ == '__main__':
    sumit(10000)

PS:上面timethis是一个闭包函数，说起闭包函数，它的作用是保存函数的状态信息，使函数的局部变量信息依然可以保存下来。

3.对语句块进行计时统计

可以定义一个上下文管理器：

# -*- coding: utf-8 -*-
import time
from contextlib import contextmanager


# 来自Cookbook原书
@contextmanager
def timeblock(lable):
    strat = time.perf_counter()
    try:
        yield
    finally:
        end = time.perf_counter()
        print('{}: {}'.format(lable, end-strat))


with timeblock('Counting'):
    n = 10000000
    while n > 0:
        n -= 1

4.对短小代码块做性能统计

timeit模块

timeit
timeit会执行第一个参数中指定的语句100万次，然后计算时间。第二个参数是一个配置字符串，在运行测试之前会先执行以设定好环境。如果需要修改迭代的次数，只需要提供一个number参数即可。

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解决方案中使用的函数time.perf_counter()能够提供给定平台上精度最高的计时器。但是，它的计算仍然是墙上时间（wall-clock time），这会受到不同因素的影响，例如机器当前的负载。
相对于墙上时间，我们更感兴趣的是进程时间，那么可以使用time.process_time()来替代。

墙上时钟时间 ，用户cpu时间 ，系统cpu时间