Question

如何查看python脚本运行时cup和内存的消耗

Answer 1

1. 使用装饰器来衡量函数执行时间
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 functools import wraps

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.func_name, str(t1-t0))
)
return result
return function_timer

接着，将这个装饰器添加到需要测量的函数之前，如下所示：

@fn_timer
def myfunction(...):
...

例如，这里检测一个函数排序含有200万个随机数字的数组所需的时间：

@fn_timer
def random_sort(n):
return sorted([random.random() for i in range(n)])

if __name__ == "__main__":
random_sort(2000000)

执行脚本时，会看到下面的结果：

Total time running random_sort: 1.41124916077 seconds

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。

python -m timeit -n 4 -r 5 -s "import timing_functions" "timing_functions.random_sort(2000000)"

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：

$ time -p python timing_functions.py

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。