Python计算函数运行时间的几种方法
本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的,希望这篇《Python如何计算函数运行时间?》对你有很大帮助!欢迎收藏,分享给更多的需要的朋友学习~
使用time.time()适合简单计时,通过前后时间戳相减得耗时;timeit模块可进行高精度测试,执行多次取平均值更准确;装饰器方式能自动监控多个函数运行时间,提升代码复用性。

在 Python 开发中,计算函数运行时间常用的方法是使用 time 模块或 timeit 模块。选择哪种方式取决于你的需求:简单测试用 time.time(),精确测量建议用 timeit。
使用 time 模块粗略计时
适用于快速查看函数执行耗时,代码简单直观。
import time <p>def my_function():</p><h1>模拟一些操作</h1><pre class="brush:python;toolbar:false;">sum(i for i in range(100000))
start = time.time() my_function() end = time.time()
print(f"函数运行时间: {end - start:.4f} 秒")
说明: time.time() 返回当前时间的时间戳(单位:秒),通过前后相减得到间隔。适合一次性调用的场景。
使用 timeit 模块进行精准测试
用于需要更高精度的性能测试,尤其适合对比不同实现方式的效率。
import timeit
<p>def my_function():
sum(i for i in range(100000))</p><h1>单次运行时间</h1><p>time_taken = timeit.timeit(my_function, number=1000)
print(f"运行 1000 次平均耗时: {time_taken:.6f} 秒")</p>说明: timeit.timeit(func, number=N) 会执行函数 N 次并返回总耗时,常用于排除系统波动影响,获得更稳定的结果。
用装饰器自动计时函数
如果多个函数都需要计时,可以封装成装饰器,提升代码复用性。
import time
from functools import wraps
<p>def timer(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, *<em>kwargs):
start = time.time()
result = func(</em>args, **kwargs)
end = time.time()
print(f"{func.<strong>name</strong>} 执行耗时: {end - start:.4f} 秒")
return result
return wrapper</p><p>@timer
def my_function():
sum(i for i in range(100000))</p><p>my_function() # 输出函数执行时间</p>说明: 装饰器方式无需修改原函数逻辑,只需添加 @timer 即可自动打印运行时间,适合开发调试阶段。
基本上就这些。日常调试用 time.time() 最快上手,做性能优化推荐 timeit,想批量监控函数可以用装饰器。不复杂但容易忽略细节,比如多次运行取平均值才更准确。
理论要掌握,实操不能落!以上关于《Python计算函数运行时间的几种方法》的详细介绍,大家都掌握了吧!如果想要继续提升自己的能力,那么就来关注golang学习网公众号吧!
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