度量运行时最佳实践（Python）

我对评估算法复杂度还比较陌生，我的任务是测量一些函数的实际运行时间

我一直在使用

time.process\u time（）

。这是最好的方法吗

• 准确吗
• 运行时间会根据我的笔记本电脑的“繁忙程度”而变化吗？（例如，我打开了其他应用程序）
• 还有其他更好的方法吗

选项1：分析代码以了解真实场景中的总体性能

这是确定在真实场景中运行函数的影响的一个很好的方法

要了解有关代码性能的更多信息，可以使用

运行以下命令以评估函数性能：

import cProfile
cProfile.run('function()')

这将为您提供有价值的信息，例如：；总调用计数、累计时间、每个函数调用的次数以及每个函数的调用计数

选项2：调查特殊函数调用持续时间

这是了解函数运行时持续时间的好方法

使用：

像这样使用它：

@timing
def function():
    <code>

选项1：分析代码以了解真实场景中的总体性能

这是确定在真实场景中运行函数的影响的一个很好的方法

要了解有关代码性能的更多信息，可以使用

运行以下命令以评估函数性能：

import cProfile
cProfile.run('function()')

这将为您提供有价值的信息，例如：；总调用计数、累计时间、每个函数调用的次数以及每个函数的调用计数

选项2：调查特殊函数调用持续时间

这是了解函数运行时持续时间的好方法

使用：

像这样使用它：

@timing
def function():
    <code>

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