Python 使用配置文件或cProfile有什么好处

而不是像这样的东西：

def time_this(func):
    @functools.wraps(func)
    def what_time_is_it(*args, **kwargs):
        start_time = time.clock()
        print 'STARTING TIME: %f' % start_time
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.clock()
        print 'ENDING TIME: %f' % end_time
        print 'TOTAL TIME: %f' % (end_time - start_time)
        return result
     return what_time_is_it

我这样问是因为写这样的描述对我来说似乎更容易、更清晰。我认识到profile/cprofile试图估算字节码编译时间等（并从运行时间中减去这些时间），因此更具体地说

我想知道：

• a） 什么时候编译时间对于这样的问题变得足够重要 分歧重要吗
• b） 我该如何着手编写自己的剖析器，将 帐户编译时间

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Profile和cProfile与估计编译时间无关。他们估计运行时间
编译时间不是性能问题。不希望每次运行时都编译代码吗<代码>导入它，它将保存为

.pyc

，并且只有在您更改它时才重新编译。编译代码需要多长时间并不重要（速度非常快），因为不必在每次运行时都这样做
如果您想计时编译，可以使用
基本上：

from timeit import timeit
print timeit('compiler.compileFile(' + filename + ')', 'import compiler', number=100)

将打印编译

filename

100次所需的时间
如果在

func

中添加一些列表，进行一些添加，在字典中查找一些变量，

profile

将告诉您这些操作需要多长时间
你的版本没有告诉你这些事情。它也非常不准确——您得到的时间取决于查找

time

的

clock

属性然后调用它所需的时间

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如果您希望对一小段代码计时，请使用。如果要编码，请使用

profile

或

cProfile

。如果您想知道的是任意代码运行所需的时间，而不是其中最慢的部分，那么您的版本就可以了，只要代码不需要几毫秒
配置文件比cProfile慢，而是支持线程

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cProfile的速度要快得多，但恐怕它不会分析线程（只有主线程，其他线程将被忽略）。
ack，抱歉，我的评论是指——我认识到cProfile和profile从实际运行时间中减去编译时间。我现在就要编辑这篇文章了。我还回答了你关于

profile

有哪些功能是你的版本没有的。它一行一行地告诉你你的函数花了多少时间，做每件事花了多少时间，而不仅仅是总的运行时间。