扣丁学堂Python培训简述Python功能点实现函数级/代码块级计时器

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Python功能点实现函数级/代码块级计时器开发有没有还不清楚的小伙伴?本篇文章扣丁学堂Python培训小编就给读者们分享一下Python功能点实现函数级/代码块级计时器,文中有代码列出供大家参考,有不错的参考价值,感兴趣的小伙伴就随小编来了解一下吧。 工程中我们常常需要对某一个函数或者一块代码计时,从而监测系统关键位置的性能。计时方法是在代码块前后分别记录当前系统时间,然后两者相减得到代码块的耗时。最简单原始的实现类似: from datetime import datetime start = datetime.now() # some code you want to measure end = datetime.now() print("Processing time for {} is: {} seconds".format('You Name It', elapse)) 这种方式缺点明显:假如系统内有很多地方都需要计时,那么每个地方都需要插入这样的计时代码,首先是重复性工作很麻烦,其次这样会降低代码的可读性,干扰对业务逻辑的理解。本文将给出一些更好的实现,主要涉及的技术是装饰器(Decorator)和运行时上下文(runtime context)。 基于装饰器的函数级计时器 第一种计时器是比较常见的函数级计时器,通过装饰器完成,将原函数改装成拥有计时功能的新函数,使其可以完成运行原来函数和计时两件事。在使用时,只用在需要计时功能的函数代码前加上类似@timer的语法糖,这样每次调用原函数时,运行的将会是新函数。这样就大大减少了重复性劳动。 具体实现如下: from datetime import datetime def timer(func): '''Function Level Timer via Decorator''' def timed(*args, **kwargs): start = datetime.now() result = func(*args, **kwargs) end = datetime.now() elapse = (end - start).total_seconds() print("Processing time for {} is: {} seconds".format(func.__name__, elapse)) return result return timed @timer def test_1(a): '''Function Level''' a *= 2 return a if __name__ == '__main__': print(test_1(1)) 基于上下文的代码块级计时器 装饰器实现的计时器可以为函数添加计时功能,可以满足大部分情况的需要,但是假如我们想要更灵活一些,对任意一段连续的代码块做计时,怎样做?使用原始的插计时代码的方法显然不是我们想要的;也可以将代码块重构成一个函数,再在上面加装饰器,然而这就显得不够优雅。因此我做出了下面的实现。 首先了解上下文管理的概念。大致是说Python中允许创建一种叫上下文管理器(Context Manager)的对象,它可以管理一个代码块执行时的上下文信息。具体的方法是创建一个类,并为其实现object.__enter__和object.__exit__方法,前者在进入代码块时自动执行,后者在完成代码块执行时自动执行。 在使用时,通过with和as关键字,将__enter__的返回值绑定到某一个变量名,这个返回值里可以储存代码块运行过程中得到的一些信息,在这里就是运行时间啦。具体的实现是创建一个计时器类Timer,在enter时记录代码块运行的开始时间,exit时记录完成时间、计算并储存耗时到Timer实例中。在使用时,将with Timer() as t加到要计时的代码块前面,t.elapse中将会储存代码块耗时,可以任意使用。 在这个基础上,我们还可以做出一个装饰器timer_来实现基于上下文的函数级计时器。 具体实现如下: class Timer(object): '''Code Block Level Timer via Context''' def __enter__(self): self.start = datetime.now() return self def __exit__(self, *args): self.end = datetime.now() self.elapse = (self.end - self.start).total_seconds() def timer_(func): '''Function Level Timer via Context & with Statement''' def timed(*args, **kw): with Timer() as t: result = func(*args, **kw) print("Processing time for {} is: {} seconds".format(func.__name__, t.elapse)) return result return timed def test_2(a): '''Code Block Level''' with Timer() as t: a *= 2 print("Processing time for {} is: {} seconds".format('You Name It', t.elapse)) return a @timer_ def test_3(a): '''Function Level''' a *= 2 return a if __name__ == '__main__': print(test_2(2)) print(test_3(3)) 更灵活的实现 更优雅地,我们还可以使用contextlib自带的ContextDecorator,参考官方示例,做出既可以with又可以作为装饰器的计时器timer_elegant: from datetime import datetime from contextlib import ContextDecorator class timer_elegant(ContextDecorator): '''Elegant Timer via ContextDecorator''' def __init__(self, name): self.name = name def __enter__(self): self.start = datetime.now() def __exit__(self, *args): self.end = datetime.now() self.elapse = (self.end - self.start).total_seconds() print("Processing time for {} is: {} seconds".format(self.name, self.elapse)) @timer_elegant('test_4') def test_4(a): a *= 2 return a def test_5(a): a *= 2 return a if __name__ == '__main__': print(test_4(4)) with timer_elegant('test 5'): result_5 = test_5(5) print(result_5) 最后想要了解更多关于Python和人工智能方面内容的小伙伴,请关注扣丁学堂Python培训官网、微信等平台,扣丁学堂IT职业在线学习教育平台为您提供权威的Python开发环境搭建视频,Python培训后的前景无限,行业薪资和未来的发展会越来越好的,扣丁学堂老师精心推出的Python视频教程定能让你快速掌握Python从入门到精通开发实战技能。

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