python测试程序运行所用时间,python测试函数运行时间
本文主要介绍python性能测试工具函数的运行内存和运行时间。虽然python是一种很慢的语言，但是有很多性能测试工具可以帮助我们优化程序的运行效率。这里有五个性能测试工具分享给大家。有需要的朋友可以参考一下。
00-1010 1、memory_profiler进程监控2、timeit时间使用情况3、line_profiler代码运行时间检测4、心率可视化检测工具前言：.
虽然python是一种‘慢语言’，但是有很多性能测试工具可以帮助我们优化程序的运行效率。下面是五个不错的python性能测试工具，包括内存使用、运行时间、执行次数等等。
首先，为后面的性能测试编写一个基本的python函数。
def base_func():
适用于(10000):范围内的n
print( n的当前值为：{} 。格式(n))
目录
Memory_profiler是python的非标准库，所以通过pip安装在这里。
它可以监控进程，了解内存使用情况，等等。
pip安装内存_profiler
在安装了memory_profiler库之后，直接通过注释对其进行测试。
从内存概要分析器导入概要文件
@个人资料
def base_func1():
适用于(10000):范围内的n
print( n的当前值为：{} 。格式(n))
base_func1()
# Line # Mem使用增量出现次数行内容
#=============================================================
# 28 45.3 MiB 45.3 MiB 1 @profile
# 29 def base_func():
范围(10000):内n的# 30 45.3 MiB 0.0 MiB 10001
# 31 45.3 MiB 0.0 MiB 10000 print( n的当前值为：{} 。格式(n))
根据返回的数据，45.3 MiB的内存用于执行当前功能。
1、memory_profiler进程监视
Time是python的内置模块，可以测试细胞的代码运行时间。因为是内置模块，所以不需要单独安装。
导入时间
def base_func2():
适用于(10000):范围内的n
print( n的当前值为：{} 。格式(n))
res=timeit.timeit(base_func2，number=5)
Print(当前函数的运行时间是：{} 。格式(分辨率))
当前的函数的运行时间是：0.99986868681
根据上述函数的运行结果，该函数的运行时间为0.96秒。
2、timeit 时间使用情况
如果只需要检测函数的本地运行时间，可以使用line_profiler，它可以检测每行代码的运行时间。
Line_profiler是python的一个非标准库。请使用pip来安装它。
pip安装line_profiler
最简单的使用方法是直接添加要测试的函数。
def base_func3():
适用于(10000):范围内的n
print( n的当前值为：{} 。格式(n))
从line_profiler导入LineProfiler
lp=LineProfiler()
lp_wrap=lp(基本函数3)
lp_wrap()
lp.print_stats()
# Line # Hits Time Per Hit % Time Line内容
#==============================================================
# 72 def base_func3():
# 73 10001 162738.0 16.3 4.8适用于(10000):范围内的n
# 74 10000 3207772.0 320.8 95.2 print( n的当前值为：{} 。格式(n))
从运行结果可以看到每行代码的运行时间和比例。注意这里的时间单位很微妙。
3、line_profiler行代码运行时间检测
Heartrate是最推荐的检测网页上程序执行过程的方式，就像检测心率一样。与此同时，
他也是非标准库，用pip安装。
# pip安装心率
导入心率
heartrate.trace(browser=True)
def base_func4():
适用于(10000):范围内的n
print( n的当前值为：{} 。格式(n))
运行以后，控制台打印如下日志：
# *供应烧瓶应用程序“heartrate.core”(惰性加载)
# *环境：生产
# WARNING:这是一个开发服务器。不要在生产部署中使用它。
#请改用生产WSGI服务器。
# *调试模式：关闭
并自动打开浏览器地址：http://127 . 0 . 0 . http://003637
关于python性能测试工具函数的运行内存和运行时间的这篇文章到此为止。有关python性能测试的更多信息，请搜索流行的IT软件开发工作室以前的文章或继续浏览下面的相关文章。希望大家以后多多支持热门IT软件开发工作室！
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