Python如何给你的程序做性能测试

问题

你想测试你的程序运行所花费的时间并做性能测试。

解决方案

如果你只是简单的想测试下你的程序整体花费的时间, 通常使用Unix时间函数就行了,比如:

bash % time python3 someprogram.py

real 0m13.937s

user 0m12.162s

sys 0m0.098s

bash %

如果你还需要一个程序各个细节的详细报告,可以使用 cProfile 模块:

bash % python3 -m cProfile someprogram.py

859647 function calls in 16.016 CPU seconds

Ordered by: standard name

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

263169 0.080 0.000 0.080 0.000 someprogram.py:16(frange)

513 0.001 0.000 0.002 0.000 someprogram.py:30(generate_mandel)

262656 0.194 0.000 15.295 0.000 someprogram.py:32(<genexpr>)

1 0.036 0.036 16.077 16.077 someprogram.py:4(<module>)

262144 15.021 0.000 15.021 0.000 someprogram.py:4(in_mandelbrot)

1 0.000 0.000 0.000 0.000 os.py:746(urandom)

1 0.000 0.000 0.000 0.000 png.py:1056(_readable)

1 0.000 0.000 0.000 0.000 png.py:1073(Reader)

1 0.227 0.227 0.438 0.438 png.py:163(<module>)

512 0.010 0.000 0.010 0.000 png.py:200(group)

...

bash %

不过通常情况是介于这两个极端之间。比如你已经知道代码运行时在少数几个函数中花费了绝大部分时间。 对于这些函数的性能测试,可以使用一个简单的装饰器:

# timethis.py

import time

from functools import wraps

def timethis(func):

@wraps(func)

def wrapper(*args, **kwargs):

start = time.perf_counter()

r = func(*args, **kwargs)

end = time.perf_counter()

print('{}.{} : {}'.format(func.__module__, func.__name__, end - start))

return r

return wrapper

要使用这个装饰器,只需要将其放置在你要进行性能测试的函数定义前即可,比如:

>>> @timethis

... def countdown(n):

... while n > 0:

... n -= 1

...

>>> countdown(10000000)

__main__.countdown : 0.803001880645752

>>>

要测试某个代码块运行时间,你可以定义一个上下文管理器,例如:

from contextlib import contextmanager

@contextmanager

def timeblock(label):

start = time.perf_counter()

try:

yield

finally:

end = time.perf_counter()

print('{} : {}'.format(label, end - start))

下面是使用这个上下文管理器的例子:

>>> with timeblock('counting'):

... n = 10000000

... while n > 0:

... n -= 1

...

counting : 1.5551159381866455

>>>

对于测试很小的代码片段运行性能,使用 timeit 模块会很方便,例如:

>>> from timeit import timeit

>>> timeit('math.sqrt(2)', 'import math')

0.1432319980012835

>>> timeit('sqrt(2)', 'from math import sqrt')

0.10836604500218527

>>>

timeit 会执行第一个参数中语句100万次并计算运行时间。 第二个参数是运行测试之前配置环境。如果你想改变循环执行次数, 可以像下面这样设置 number 参数的值:

>>> timeit('math.sqrt(2)', 'import math', number=10000000)

1.434852126003534

>>> timeit('sqrt(2)', 'from math import sqrt', number=10000000)

1.0270336690009572

>>>

讨论

当执行性能测试的时候,需要注意的是你获取的结果都是近似值。 time.perf_counter() 函数会在给定平台上获取最高精度的计时值。 不过,它仍然还是基于时钟时间,很多因素会影响到它的精确度,比如机器负载。 如果你对于执行时间更感兴趣,使用 time.process_time() 来代替它。例如:

from functools import wraps

def timethis(func):

@wraps(func)

def wrapper(*args, **kwargs):

start = time.process_time()

r = func(*args, **kwargs)

end = time.process_time()

print('{}.{} : {}'.format(func.__module__, func.__name__, end - start))

return r

return wrapper

最后,如果你想进行更深入的性能分析,那么你需要详细阅读 time 、timeit 和其他相关模块的文档。 这样你可以理解和平台相关的差异以及一些其他陷阱。 还可以参考13.13小节中相关的一个创建计时器类的例子。

以上是 Python如何给你的程序做性能测试 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/357096.html

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