【Python】设计一个decorator,它可作用于任何函数上,并打印该函数的执行时间

2024-03-06 00:58

本文主要是介绍【Python】设计一个decorator,它可作用于任何函数上,并打印该函数的执行时间,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

题目来源:廖雪峰的官方网站
python初学者,求轻喷

题目:请设计一个decorator,它可作用于任何函数上,并打印该函数的执行时间:

方法一:在函数内部记录始末时间(利用time模块):

def fn()start_time=time.time()result=func(*args, **kwargs)#从start到end指函数运行的主体部分end_time=time.time()print('%s executed in %s ms' % (fn.__name__, end_time-start_time))return result

方法一的好处是容易理解,而且对于只需要记录单个函数执行时间的情况易于实现,但是如果要记录多个函数的执行时间,使用方法一就会让代码过于累赘。因此可以改进为一个decorator。
方法二:定义一个decorator,对需要记录时间的函数进行监控

# -*- coding: utf-8 -*-
import time, functools
def metric(fn):def measure_time(*args, **kwargs):start_time=time.time()result=fn(*args, **kwargs)end_time=time.time()print('%s executed in %s ms' % (fn.__name__, end_time-start_time))return resultreturn measure_time
# 测试
@metric
def fast(x, y):time.sleep(0.0012)return x + y;@metric
def slow(x, y, z):time.sleep(0.1234)return x * y * z;f = fast(11, 22)
s = slow(11, 22, 33)
if f != 33:print('测试失败!')
elif s != 7986:print('测试失败!')
#运行结果
fast executed in 0.002067089080810547 ms
slow executed in 0.12447643280029297 ms 

注:@metric相当于该函数执行了fn=metric(fn)

这篇关于【Python】设计一个decorator,它可作用于任何函数上,并打印该函数的执行时间的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/778372

相关文章

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

服务器集群同步时间手记

1.时间服务器配置(必须root用户) (1)检查ntp是否安装 [root@node1 桌面]# rpm -qa|grep ntpntp-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64fontpackages-filesystem-1.41-1.1.el6.noarchntpdate-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64 (2)修改ntp配置文件 [r

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别: 当你在一个模块(文件)中使用 global 声明变量时,这个变量只在该模块的全局命名空

hdu1171(母函数或多重背包)

题意:把物品分成两份,使得价值最接近 可以用背包,或者是母函数来解,母函数(1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v)(1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v)(1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v) 其中指数为价值,每一项的数目为(该物品数+1)个 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm>

【Python编程】Linux创建虚拟环境并配置与notebook相连接

1.创建 使用 venv 创建虚拟环境。例如,在当前目录下创建一个名为 myenv 的虚拟环境: python3 -m venv myenv 2.激活 激活虚拟环境使其成为当前终端会话的活动环境。运行: source myenv/bin/activate 3.与notebook连接 在虚拟环境中,使用 pip 安装 Jupyter 和 ipykernel: pip instal

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

poj 1734 (floyd求最小环并打印路径)

题意: 求图中的一个最小环,并打印路径。 解析: ans 保存最小环长度。 一直wa,最后终于找到原因,inf开太大爆掉了。。。 虽然0x3f3f3f3f用memset好用,但是还是有局限性。 代码: #include <iostream>#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <algorithm>#incl

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

怎么让1台电脑共享给7人同时流畅设计

在当今的创意设计与数字内容生产领域,图形工作站以其强大的计算能力、专业的图形处理能力和稳定的系统性能,成为了众多设计师、动画师、视频编辑师等创意工作者的必备工具。 设计团队面临资源有限,比如只有一台高性能电脑时,如何高效地让七人同时流畅地进行设计工作,便成为了一个亟待解决的问题。 一、硬件升级与配置 1.高性能处理器(CPU):选择多核、高线程的处理器,例如Intel的至强系列或AMD的Ry

nudepy,一个有趣的 Python 库!

更多资料获取 📚 个人网站:ipengtao.com 大家好,今天为大家分享一个有趣的 Python 库 - nudepy。 Github地址:https://github.com/hhatto/nude.py 在图像处理和计算机视觉应用中,检测图像中的不适当内容(例如裸露图像)是一个重要的任务。nudepy 是一个基于 Python 的库,专门用于检测图像中的不适当内容。该