7種檢測Python程序運行時間、CPU和內存占用的方法

1. 使用裝飾器來衡量函數(shù)執(zhí)行時間

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有一個簡單方法，那就是定義一個裝飾器來測量函數(shù)的執(zhí)行時間，并輸出結果：

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)

輸出：Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds

使用方式的話，就是在要監(jiān)控的函數(shù)定義上面加上 @fn_timer 就行了

或者

# 可監(jiān)控程序運行時間

import time

import random

def clock(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

? ? start_time= time.time()

? ? result= func(*args, **kwargs)

? ? end_time= time.time()

? ? print("共耗時: %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)

輸出結果：共耗時: 0.65634秒

2. 使用timeit模塊

另一種方法是使用timeit模塊，用來計算平均時間消耗。

執(zhí)行下面的腳本可以運行該模塊。

這里的timing_functions是Python腳本文件名稱。

在輸出的末尾，可以看到以下結果：4?loops, best of?5:?2.08?sec per loop

這表示測試了4次，平均每次測試重復5次，最好的測試結果是2.08秒。

如果不指定測試或重復次數(shù)，默認值為10次測試，每次重復5次。

3. 使用Unix系統(tǒng)中的time命令

然而，裝飾器和timeit都是基于Python的。在外部環(huán)境測試Python時，unix time實用工具就非常有用。

運行time實用工具：

輸出結果為：

Total?time running random_sort:?1.3931210041?seconds

real?1.49

user?1.40

sys?0.08

第一行來自預定義的裝飾器，其他三行為：

real表示的是執(zhí)行腳本的總時間

user表示的是執(zhí)行腳本消耗的CPU時間。

sys表示的是執(zhí)行內核函數(shù)消耗的時間。

注意：根據(jù)維基百科的定義，內核是一個計算機程序，用來管理軟件的輸入輸出，并將其翻譯成CPU和其他計算機中的電子設備能夠執(zhí)行的數(shù)據(jù)處理指令。

因此，Real執(zhí)行時間和User+Sys執(zhí)行時間的差就是消耗在輸入/輸出和系統(tǒng)執(zhí)行其他任務時消耗的時間。

4. 使用cProfile模塊

5. 使用line_profiler模塊

6. 使用memory_profiler模塊

7. 使用guppy包

python中怎么判斷函數(shù)是否可以調用

Python: 測試函數(shù)是否被調用

# helper class defined elsewhere

class CallLogger(object):

def __init__(self, meth):

self.meth = meth

self.was_called = False

def __call__(self, code=None):

self.meth()

self.was_called = True

然后assert CallLogger的was_called為True就行了。但是這樣的Callable不是個函數(shù)：

isinstance(object, types.FunctionType) # Callable will be False

對于這種Callable獲取參數(shù)個數(shù)需要用：

inspect.getargspec(fn.__call__)

怎樣用python3.4編程判斷函數(shù)，例如奇偶函數(shù)的判斷，主要是自己能夠任意輸入函數(shù)，讓pytho

i?=?input('Input?number:?')

if?int(i)?%?2?==?1:

print('奇數(shù)')

else:

print('偶數(shù)')

如何使用python編寫測試腳本

1)doctest

使用doctest是一種類似于命令行嘗試的方式，用法很簡單，如下

復制代碼代碼如下:

def f(n):

"""

f(1)

1

f(2)

2

"""

print(n)

if __name__ == '__main__':

import doctest

doctest.testmod()

應該來說是足夠簡單了，另外還有一種方式doctest.testfile(filename)，就是把命令行的方式放在文件里進行測試。

2)unittest

unittest歷史悠久，最早可以追溯到上世紀七八十年代了，C++，Java里也都有類似的實現(xiàn)，Python里的實現(xiàn)很簡單。

unittest在python里主要的實現(xiàn)方式是TestCase,TestSuite。用法還是例子起步。

復制代碼代碼如下:

from widget import Widget

import unittest

# 執(zhí)行測試的類

class WidgetTestCase(unittest.TestCase):

def setUp(self):

self.widget = Widget()

def tearDown(self):

self.widget.dispose()

self.widget = None

def testSize(self):

self.assertEqual(self.widget.getSize(), (40, 40))

def testResize(self):

self.widget.resize(100, 100)

self.assertEqual(self.widget.getSize(), (100, 100))

# 測試

if __name__ == "__main__":

# 構造測試集

suite = unittest.TestSuite()

suite.addTest(WidgetTestCase("testSize"))

suite.addTest(WidgetTestCase("testResize"))

# 執(zhí)行測試

runner = unittest.TextTestRunner()

runner.run(suite)

簡單的說，1構造TestCase(測試用例)，其中的setup和teardown負責預處理和善后工作。2構造測試集，添加用例3執(zhí)行測試需要說明的是測試方法，在Python中有N多測試函數(shù)，主要的有：

TestCase.assert_(expr[, msg])

TestCase.failUnless(expr[, msg])

TestCase.assertTrue(expr[, msg])

TestCase.assertEqual(first, second[, msg])

TestCase.failUnlessEqual(first, second[, msg])

TestCase.assertNotEqual(first, second[, msg])

TestCase.failIfEqual(first, second[, msg])

TestCase.assertAlmostEqual(first, second[, places[, msg]])

TestCase.failUnlessAlmostEqual(first, second[, places[, msg]])

TestCase.assertNotAlmostEqual(first, second[, places[, msg]])

TestCase.failIfAlmostEqual(first, second[, places[, msg]])

TestCase.assertRaises(exception, callable, ...)

TestCase.failUnlessRaises(exception, callable, ...)

TestCase.failIf(expr[, msg])

TestCase.assertFalse(expr[, msg])

TestCase.fail([msg])

Python 幾個重要的內置函數(shù)

在學習Python的過程中，有幾個比較重要的內置函數(shù)：help()函數(shù)、dir()函數(shù)、input()與raw_input()函數(shù)、print()函數(shù)、type()函數(shù)。

第一、help()函數(shù)

Help()函數(shù)的參數(shù)分為兩種：如果傳一個字符串做參數(shù)的話，它會自動搜索以這個字符串命名的模塊、方法等;如果傳入的是一個對象，就會顯示這個對象的類型的幫助。比如輸入help(‘print’)，它就會尋找以‘print’為名的模塊、類等，找不到就會看到提示信息;而print在Python里是一個保留字，和pass、return同等，而非對象，所以help(print)也會報錯。

第二、dir()函數(shù)

dir()函數(shù)返回任意對象的屬性和方法列表，包含模塊對象、函數(shù)對象、字符串對象、列表對象、字典對象等。盡管查找和導入模塊相對容易，但是記住每個模塊包含什么卻不是這么簡單，您并不希望總是必須查看源代碼來找出答案。Python提供了一種方法，可以使用內置的dir()函數(shù)來檢查模塊的內容，當你為dir()提供一個模塊名的時候，它返回模塊定義的屬性列表。dir()函數(shù)適用于所有對象的類型，包含字符串、整數(shù)、列表、元組、字典、函數(shù)、定制類、類實例和類方法。

第三、input與raw_input函數(shù)

都是用于讀取用戶輸入的，不同的是input()函數(shù)期望用戶輸入的是一個有效的表達式，而raw_input()函數(shù)是將用戶的輸入包裝成一個字符串。

第四、Print()函數(shù)

Print在Python3版本之間是作為Python語句使用的，在Python3里print是作為函數(shù)使用的。

第五、type()函數(shù)

Type()函數(shù)返回任意對象的數(shù)據(jù)類型。在types模塊中列出了可能的數(shù)據(jù)類型，這對于處理多種數(shù)據(jù)類型的函數(shù)非常有用，它通過返回類型對象來做到這一點，可以將這個類型對象與types模塊中定義類型相比較。