简介：许多朋友询问了Python统计数据的几分钟。本文的首席CTO笔记开始为您的参考做出详细的答案。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
在开始和结束之间添加您的代码程序，以打印在末端运行时打印运行时间
导入时间
start = time.time（）
＃您的代码
end = time.time（）
打印（“程序运行％.2F秒”％（end -start））
1.使用装饰来测量功能执行时间
有一种简单的方法来定义装饰器的执行时间来测量功能并输出结果：
导入时间
来自FunctoolSimport包装
导入随机
def fn_timer（函数）：
@wraps（函数）
def function_timer（*args，** kwargs）：
t0 = time.time（）
结果=函数（*args，** kwargs）
t1 = time.time（）
打印（“总时间运行％s：％秒”％
（函数.__名称__，str（t1-t0））
治愈
返回结果
返回函数_timer
@fn_timer
Defundom_sort（n）：
返回排序（[random.random（）for range（n）中的i]）
如果__-Name __ ==“ __ main __”：
Random_sort（2000000）
输出：总时间Random_sort：0.6598007678985596秒
如果使用它，只需将@fn_timer添加到监视的函数定义
或者
＃
导入时间
导入随机
def时钟（func）：
def包装器（*args，** kwargs）：
start_time = time.time（）
结果= func（*args，** kwargs）
end_time = time.time（）
打印（“总时间：％s秒”％回合（end_time-start_time，5））
返回结果
返回包装器
@钟
Defundom_sort（n）：
返回排序（[random.random（）for range（n）中的i]）
如果__-Name __ ==“ __ main __”：
Random_sort（2000000）
输出结果：总时间：0.65634秒
2.使用TimeIt模块
另一种方法是使用TimeIt模块来计算平均时间消耗。
下面的脚本可以运行模块。
Timing_functions这里是Python脚本文件的名称。
在输出结束时，您可以看到以下结果：4个循环，最佳每循环5：2.08秒
这表明已经对其进行了4次测试，平均测试每次重复5次，最佳测试结果为2.08秒。
如果未指定测试数量或重复时间的数量，则默认值为10个测试，每次重复5次。
3.使用UNIX系统中的时间命令
但是，装饰性和时间表都基于Python。在外部环境中测试Python时，UNIX时间实用工具非常有用。
运行时间实用工具：
输出结果是：
总时间Random_sort：1.3931210041秒
真正的1.49
用户1.40
系统0.08
第一行来自预定的装饰设备，其他三个行为：
真实代表执行脚本的总时间
用户代表执行脚本消耗的CPU时间。
系统代表执行内核函数的时间。
注意：根据Wikipedia的定义，内核是计算机程序，用于管理软件的输入和输出，并将其转换为数据处理指令，该指令可以由CPU和其他计算机中的电子设备执行。
因此，实际执行时间和用户+系统执行时间之间的差异是输入/输出和系统执行其他任务时所消耗的时间。
4.使用CPROFILE模块
5.使用line_profiler模块
6.使用Memory_profiler模块
7.使用Guppy包裹
这就是配置文件和CPROFILE模块：
进口cprofile
cprofile.run（'函数....'）
此外，时间模块，不同函数的开始和结束时的时间，然后减少了两次以获取此功能的运行时间，然后查看该功能的哪个段落占据了很大的时间：
导入时间
t1 = time.time（）
##您在这里功能段
t2 = time.time（）
timediff = t2-t1
方法1：
导入日期
starttime = dates.dateTime.now（）
＃长跑
＃其他东西
endtime = dateTime.datetime.now（）
打印（endtime -starttime）。
dateTime.dateTime.now（）获得当前日期。执行程序后，该方法获得的时间值是程序执行的时间。
方法2：
start = time.time（）
＃长跑
＃其他东西
end = time.time（）
打印末端
time.time（）从时代开始获取当前时间（以秒为单位）。如果系统时钟提供它们，则可能有第二个分数。因此，此地点返回浮动点类型。还可以获得程序的执行时间这里。
方法3：
start = time.clock（）
＃长跑
＃其他东西
end = time.clock（）
打印末端
time.clock（）自第一次开始时返回CPU时间。这与系统记录具有相同的精度。它也是浮动点类型。在此处获得CPU的执行时间。
注意：程序执行时间= CPU时间 + IO时间 +休眠或等待时间。
关于几个Python执行时间的计算方法，全局Avoto的编辑将在此处与您共享。学习是无尽的。学习生命的技能好处。不要迟到。如果您想继续了解Python编程的学习方法和材料，则可以单击本网站上的其他文章进行学习。
在打开子线程后，让主线程等待，即加入方法，子线程已完成，并且将执行主线程，以便可以计数时间
结论：以上是CTO首席CTO介绍给所有人Python统计数据的总内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解更多有关此信息的信息，请记住要收集对该网站的关注。